是网络最终预测的结果，也就是“可能值”，因为网络可能预测正确也可能错误Anchor box被称作预选框，anchor的机制会更复杂一些，有许多帖子来专门讲解这个。总的来说就是在图像上会按照一定的规律放置一些anchor，网络会学习anchor相对于ground truth的偏移量，我们可以把anchor看作bounding box的“爷爷”，anchor+/-/×/÷偏移量所得到的框是boundi

在Decoder解码过程中，第一个输入字符为<start>，然后不断将前一个时刻的输出作为下一个时刻的输入，循环解码，直到输出<stop>字符为止。，然后除以T，就能得到第k个字符出现的概率分布(记作�¯�)，做相同计算，可以求出所有字符的概率分布，最后和label字符的概率分布计算交叉熵优化网络。对每一列1xn进行softmax得到概率最大的字符，得到的最终序列需要去除连续的重复字符，比如最终得

而卷积神经网络中conv+relu(早期为sigmoid)+pooling(以下称三剑客)的组合，不仅可以替代手工设计特征算子的繁琐，而且局部感受野+权值共享的设计思想也能避免全连接网络中的种种弊端。此时人们将三剑客的组合视为特征提取的过程，如果按照早期人们特征提取+分类的设计思路，那么分类使用全连接的设计方式，就可以刚好实现了一个end-to-end的架构，也即早起卷积神经网络的原型。在实际使用