1、什么是先验框：
先验框就是帮助我们定好了常见目标的宽和高，在进行预测的时候，我们可以利用这个已经定好的宽和高处理，可以帮助我们进行预测。
2、COCO数据集：
全称是Common Objects in Context，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MS COCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。
3、卷积神经网络中的通道(channels)概念：
讲解来源：https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146
1）对于输入样本中 channels 的含义。一般的RGB图片，channels 数量是 3 （红、绿、蓝）；而monochrome图片，channels 数量是 1 。
2）对于卷积核来说每个卷积层中卷积核的数量。
3）卷积操作完成后输出的 out_channels ，取决于卷积核的数量。此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels。
4、 正则化是什么意思？
学习来源：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26884695
https://www.zhihu.com/question/20924039
在机器学习的诸多方法中，假设给定了一个比较小的数据集让我们来做训练，我们常常遇到的问题可能就是过拟合 (over-fitting) 了，即训练出来的模型可能将数据中隐含的噪声和毫无关系的特征也表征出来。
