YOLOv3 常被描述为“三个尺度预测”。假设输入 416×416，主干输出 13×13、26×26、52×52 三个尺度的特征图，每个格点配 3 个 anchor，检测 80 类。请回答：(1) 一张图总共输出多少个预测框？(2) 每个预测框的向量是多少维、每一维分别代表什么？(3) 为什么是小尺寸的特征图负责大目标，而不是反过来？

面试官在考什么

判断候选人是否真的拆开看过 YOLO 的输出张量结构，而不是只会背“one-stage、速度快”。

YOLO 系列

回答框架 · 前两步

1. 总框数 =(13²+26²+52²)×3=3549×3=10647 个
2. 每个预测向量 85 维：4 维框偏移(tx,ty,tw,th)+1 维 objectness 置信度+80 维类别概率

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• 某产线质检场景：6 路 1080p 摄像头，每路需要 25 FPS，合计 150 FPS 吞吐；检测 5 类缺陷，其中最小缺陷在 1080p 画面里约 20×20 像素；可用一张约 100 TOPS 的推理卡；单路单帧延迟预算 40ms，其中预处理+后处理实测已占 8ms。请给出你会选 YOLO 哪个版本、哪个尺寸档，推理预算怎么算，小目标怎么保证，以及你打算用什么指标证明方案达标。
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• 线上有一套跑了两年的两阶段检测服务（Faster R-CNN + FPN，T4 上单图 80ms 预算），用于工业缺陷检测。当前问题是边长小于 16px 的缺陷召回只有 60%，同时每个新类目上线要拖一个多月。业务希望三个月内把该尺度召回提到 80%，并且能两周上一个新类目。有人主张直接换成一阶段 anchor-free 或 DETR 系，有人主张继续在两阶段框架内改。请给出你的技术判断：你会从哪些维度论证，并给出一个三个月内能交付的分阶段方案。