最近用yolo_v2在訓練自己的數據，網上有很多關於yolo訓練的博客，操作起來到不麻煩，於是跟着步驟一步一步的來，但是很不幸，訓練的時候出現了這種結果，如圖
經過反覆的檢測，最後發現是自己數據的問題。
因爲我是對視頻的關鍵幀進行標註，然後再把關鍵幀轉化爲圖片，同時把bounding box的位置信息保存在圖片中，然而因爲我的視頻標註工具的bounding box對應原始視頻的位置，而在yolov2中，因爲大的bounding box的影響比小的bounding box影響大，因此做了歸一化的操作，而我的輸入數據沒歸一化，這樣bounding box就不能框定物體，所以yolo_layer.c中的count就爲0，分母爲0，所以就出現了都是nan的情況啦！
如果偶爾出現全是nan的情況，那是正常的，如果一開始就出現全是nan的話，那你要要注意，多半是你數據的問題。當如還有批度和學習率等等問題，這裏就不用多說啦~~
