YOLO系列中的位置偏移机制和anchor调整，其本质不包含下述数学建模思想？（）A. 归一化中心坐标预测B. 置信度逻辑回归建模C. softmax多类概率解耦D. 边界框回归为相对尺度差异建模

本题考查对YOLO目标检测算法中位置偏移机制和anchor调整所涉及数学建模思想的理解。关键点在于明确YOLO的核心预测机制，包括归一化坐标预测、置信度逻辑回归、边界框相对尺度回归，并识别选项中与这些机制无关的建模思想。

核心思路：

1. 位置偏移机制通过归一化中心坐标和相对尺度预测边界框。
2. Anchor调整基于相对尺度差异建模，通过回归调整预设anchor。
3. 置信度采用逻辑回归建模概率。
4. 类别预测通常独立于位置预测，且不依赖softmax解耦，而是通过独立概率输出。

选项分析

A. 归一化中心坐标预测

YOLO将边界框的中心坐标归一化到网格内（范围$[0,1]$），属于核心机制，包含。

B. 置信度逻辑回归建模

置信度分数通过逻辑回归预测（输出$[0,1]$的概率），包含。

C. softmax多类概率解耦

YOLO的类别预测采用独立的分类器（非softmax），类别概率与置信度独立计算后相乘，不涉及softmax解耦，不包含。

D. 边界框回归为相对尺度差异建模

边界框的宽高通过相对预设anchor的缩放比例回归，属于核心机制，包含。