YOLOv2、v3使用K-means聚类计算anchor boxes的具体方法_yolov2具体是如何使用k-means-优快云博客

本文介绍如何为YOLOv3生成最佳Anchor Boxes尺寸，采用k-means聚类算法并自定义距离度量公式以最大化IOU值，确保目标检测的准确性。

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k-means需要有数据，中心点个数是需要人为指定的，位置可以随机初始化，但是还需要度量到聚类中心的距离。这里怎么度量这个距离是很关键的。
距离度量如果使用标准的欧氏距离，大盒子会比小盒子产生更多的错误。例 (100-95)^2=25, (5-2.5)^2=6.25 。因此这里使用其他的距离度量公式。聚类的目的是anchor boxes和临近的ground truth有更大的IOU值，这和anchor box的尺寸没有直接关系。自定义的距离度量公式：

到聚类中心的距离越小越好，但IOU值是越大越好，所以使用 1 - IOU，这样就保证距离越小，IOU值越大。

$\Large{\textcircled{\small{1}}}$ 使用的聚类原始数据是只有标注框的检测数据集，YOLOv2、v3都会生成一个包含标注框位置和类别的TXT文件，其中每行都包含 $(x_j,y_j,w_j,h_j),j\in\{1,2,...,N\}$ ，即ground truth boxes相对于原图的坐标，是框的中心点，是框的宽和高，N是所有标注框的个数；
$\Large{\textcircled{\small{2}}}$ 首先给定k个聚类中心点 $(W_i,H_i),i\in\{1,2,...,k\}$ ，这里的是anchor boxes的宽和高尺寸，由于anchor boxes位置不固定，所以没有(x,y)的坐标，只有宽和高；
$\Large{\textcircled{\small{3}}}$ 计算每个标注框和每个聚类中心点的距离 d=1-IOU(标注框,聚类中心)，计算时每个标注框的中心点都与聚类中心重合，这样才能计算IOU值，即 $d=1-IOU\left [ (x_j,y_j,w_j,h_j),(x_j,y_j,W_i,H_i) \right ],j\in\{1,2,...,N\},i\in\{1,2,...,k\}$ 。将标注框分配给“距离”最近的聚类中心；
$\Large{\textcircled{\small{4}}}$ 所有标注框分配完毕以后，对每个簇重新计算聚类中心点，计算方式为 $W_i^{'}=\frac{1}{N_i}\sum w_{i},H_i^{'}=\frac{1}{N_i}\sum h_{i}$ ，是第i个簇的标注框个数，就是求该簇中所有标注框的宽和高的平均值。
重复第3、4步，直到聚类中心改变量很小。

代码实现主要是AlexeyAB/darknet中scripts/gen_anchors.py，这里根据yolov2，yolov3的版本不同进行部分修改。yolov2的配置文件yolov2.cfg需要的anchors是相对特征图的，值很小基本都小于13；yolov3的配置文件yolov3.cfg需要的3个anchors是相对于原图来说的，相对都比较大。还有输入图片的大小（32的倍数）对于输出也是有影响的。
例：
yolov2.cfg中[region] anchors = 0.57273, 0.677385, 1.87446, 2.06253, 3.33843, 5.47434, 7.88282, 3.52778, 9.77052, 9.16828
yolov3.cfg中[region] anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326

from os import listdir
from os.path import isfile, join
import argparse
#import cv2
import numpy as np
import sys
import os
import shutil
import random
import math
def IOU(x,centroids):
'''
:param x: 某一个ground truth的w,h
:param centroids: anchor的w,h的集合[(w,h),(),...]，共k个
:return: 单个ground truth box与所有k个anchor box的IoU值集合
'''
IoUs = []
w, h = x # ground truth的w,h
for centroid in centroids:
c_w,c_h = centroid #anchor的w,h
if c_w>=w and c_h>=h: #anchor包围ground truth
iou = w*h/(c_w*c_h)
elif c_w>=w and c_h<=h: #anchor宽矮
iou = w*c_h/(w*h + (c_w-w)*c_h)
elif c_w<=w and c_h>=h: #anchor瘦长
iou = c_w*h/(w*h + c_w*(c_h-h))
else: #ground truth包围anchor means both w,h are bigger than c_w and c_h respectively
iou = (c_w*c_h)/(w*h)
IoUs.append(iou) # will become (k,) shape
return np.array(IoUs)
def avg_IOU(X,centroids):
'''
:param X: ground truth的w,h的集合[(w,h),(),...]
:param centroids: anchor的w,h的集合[(w,h),(),...]，共k个
'''
n,d = X.shape
sum = 0.
for i in range(X.shape[0]):
sum+= max(IOU(X[i],centroids)) #返回一个ground truth与所有anchor的IoU中的最大值
return sum/n #对所有ground truth求平均
def write_anchors_to_file(centroids,X,anchor_file,input_shape,yolo_version):
'''
:param centroids: anchor的w,h的集合[(w,h),(),...]，共k个
:param X: ground truth的w,h的集合[(w,h),(),...]
:param anchor_file: anchor和平均IoU的输出路径
'''
f = open(anchor_file,'w')
anchors = centroids.copy()
print(anchors.shape)
if yolo_version=='yolov2':
for i in range(anchors.shape[0]):
#yolo中对图片的缩放倍数为32倍，所以这里除以32，
# 如果网络架构有改变，根据实际的缩放倍数来
#求出anchor相对于缩放32倍以后的特征图的实际大小（yolov2）
anchors[i][0]*=input_shape/32.
anchors[i][1]*=input_shape/32.
elif yolo_version=='yolov3':
for i in range(anchors.shape[0]):
#求出yolov3相对于原图的实际大小
anchors[i][0]*=input_shape
anchors[i][1]*=input_shape
else:
print("the yolo version is not right!")
exit(-1)
widths = anchors[:,0]
sorted_indices = np.argsort(widths)
print('Anchors = ', anchors[sorted_indices])
for i in sorted_indices[:-1]:
f.write('%0.2f,%0.2f, '%(anchors[i,0],anchors[i,1]))
#there should not be comma after last anchor, that's why
f.write('%0.2f,%0.2f\n'%(anchors[sorted_indices[-1:],0],anchors[sorted_indices[-1:],1]))
f.write('%f\n'%(avg_IOU(X,centroids)))
print()
def kmeans(X,centroids,eps,anchor_file,input_shape,yolo_version):
N = X.shape[0] #ground truth的个数
iterations = 0
print("centroids.shape",centroids)
k,dim = centroids.shape #anchor的个数k以及w,h两维，dim默认等于2
prev_assignments = np.ones(N)*(-1) #对每个ground truth分配初始标签
iter = 0
old_D = np.zeros((N,k)) #初始化每个ground truth对每个anchor的IoU
while True:
D = []
iter+=1
for i in range(N):
d = 1 - IOU(X[i],centroids)
D.append(d)
D = np.array(D) # D.shape = (N,k) 得到每个ground truth对每个anchor的IoU
print("iter {}: dists = {}".format(iter,np.sum(np.abs(old_D-D)))) #计算每次迭代和前一次IoU的变化值
#assign samples to centroids
assignments = np.argmin(D,axis=1) #将每个ground truth分配给距离d最小的anchor序号
if (assignments == prev_assignments).all() : #如果前一次分配的结果和这次的结果相同，就输出anchor以及平均IoU
print("Centroids = ",centroids)
write_anchors_to_file(centroids,X,anchor_file,input_shape,yolo_version)
return
#calculate new centroids
centroid_sums=np.zeros((k,dim),np.float) #初始化以便对每个簇的w,h求和
for i in range(N):
centroid_sums[assignments[i]]+=X[i] #将每个簇中的ground truth的w和h分别累加
for j in range(k): #对簇中的w,h求平均
centroids[j] = centroid_sums[j]/(np.sum(assignments==j)+1)
prev_assignments = assignments.copy()
old_D = D.copy()
def main(argv):
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-filelist', default = r'E:\BaiduNetdiskDownload\darknetHG8245\scripts\train.txt',
help='path to filelist\n' )
parser.add_argument('-output_dir', default = r'E:\BaiduNetdiskDownload\darknetHG8245', type = str,
help='Output anchor directory\n' )
parser.add_argument('-num_clusters', default = 0, type = int,
help='number of clusters\n' )
'''
需要注意的是yolov2输出的值比较小是相对特征图来说的，
yolov3输出值较大是相对原图来说的，
所以yolov2和yolov3的输出是有区别的
'''
parser.add_argument('-yolo_version', default='yolov2', type=str,
help='yolov2 or yolov3\n')
parser.add_argument('-yolo_input_shape', default=416, type=int,
help='input images shape，multiples of 32. etc. 416*416\n')
args = parser.parse_args()
if not os.path.exists(args.output_dir):
os.mkdir(args.output_dir)
f = open(args.filelist)
lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
annotation_dims = []
for line in lines:
line = line.replace('JPEGImages','labels')
line = line.replace('.jpg','.txt')
line = line.replace('.png','.txt')
print(line)
f2 = open(line)
for line in f2.readlines():
line = line.rstrip('\n')
w,h = line.split(' ')[3:]
#print(w,h)
annotation_dims.append((float(w),float(h)))
annotation_dims = np.array(annotation_dims) #保存所有ground truth框的(w,h)
eps = 0.005
if args.num_clusters == 0:
for num_clusters in range(1,11): #we make 1 through 10 clusters
anchor_file = join( args.output_dir,'anchors%d.txt'%(num_clusters))
indices = [ random.randrange(annotation_dims.shape[0]) for i in range(num_clusters)]
centroids = annotation_dims[indices]
kmeans(annotation_dims,centroids,eps,anchor_file,args.yolo_input_shape,args.yolo_version)
print('centroids.shape', centroids.shape)
else:
anchor_file = join( args.output_dir,'anchors%d.txt'%(args.num_clusters))
indices = [ random.randrange(annotation_dims.shape[0]) for i in range(args.num_clusters)]
centroids = annotation_dims[indices]
kmeans(annotation_dims,centroids,eps,anchor_file,args.yolo_input_shape,args.yolo_version)
print('centroids.shape', centroids.shape)
if __name__=="__main__":
main(sys.argv)

这是其中的yolov3的结果