最近用yolo_v2在训练自己的数据，网上有很多关于yolo训练的博客，操作起来到不麻烦，于是跟着步骤一步一步的来，但是很不幸，训练的时候出现了这种结果，如图
经过反复的检测，最后发现是自己数据的问题。
因为我是对视频的关键帧进行标注，然后再把关键帧转化为图片，同时把bounding box的位置信息保存在图片中，然而因为我的视频标注工具的bounding box对应原始视频的位置，而在yolov2中，因为大的bounding box的影响比小的bounding box影响大，因此做了归一化的操作，而我的输入数据没归一化，这样bounding box就不能框定物体，所以yolo_layer.c中的count就为0，分母为0，所以就出现了都是nan的情况啦！
如果偶尔出现全是nan的情况，那是正常的，如果一开始就出现全是nan的话，那你要要注意，多半是你数据的问题。当如还有批度和学习率等等问题，这里就不用多说啦~~