参考上面图2，对于一个输入图像，比如4164163，相应的会输出 13133 + 26263 + 52523 = 10647 个预测框。我们希望这些预测框的信息能够尽量准确的反应出哪些位置存在对象，是哪种对象，其边框位置在哪里。 在设置标签y（10647个预测框 * (4+1+类别数) 张量）的时候，YOLO的设计思路是，对于输入图像中的每个对象，该对象实际边框（groud truth）的中心落在哪个网格，就由该网格负责预测该对象。不过，由于设计了3种不同大小的尺度，每个网格又有3个先验框，所以对于一个对象中心点，可以对应9个先验框。但最终只选择与实际边框IOU最大的那个先验框负责预测该对象（该先验框的置信度=1），所有其它先验框都不负责预测该对象（置信度=0）。同时，该先验框所在的输出向量中，边框位置设置为对象实际边框，以及该对象类型设置为1。
