本文yolov3的代码是阅读的https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
本文yolov4的代码是阅读的https://github.com/bubbliiiing/yolov4-keras
以下内容基于自己理解，如有错误希望不吝指正。
上述两个代码中，关于正、负、忽略样本的定义方法一样，代码注释略有不同，以下是作者自己的观点：
负样本： 该head层某个位置的3个预测框与true_box比如包含的4个真实目标框计算iou，取出每一个预测框与4个真实框的iou中最大的那个值，3个预测框也就是3个值，3个中的比如其中两个如果比ignore_thresh小，那么该位置的这2个先验框anchor为负样本，向量ignore_mask只在计算置信度时用到，形状（52,52,3）。
正样本： 真实目标框选择一个最好的anchor作为正样本，即计算真实框与9个anchor的iou，最大索引的那个anchor 即为正样本。
忽略样本： 存在一部分预测框与真实目标框计算出来的iou大于ignore_thresh，但是又不是最大的那个正样本的anchor，也就是说除去正样本，负样本，剩余的就是忽略样本。
代码中的ignore_mask：负样本的位置信息，希望不要被误导为是忽略样本。
上述两个代码中，关于loss的计算略有不同，以下为详细展示：
v4的loss如下：
ciou_loss =
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