YOLOv5中anchors设定的解释

本文介绍了YOLOv2和YOLOv5中使用Anchors的概念,即预先设定的先验框,用于指导模型预测目标位置。这些框的尺寸是基于数据集特性计算的,如行人和车辆的长宽比例,帮助模型适应不同规模和类型的物体检测。

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  最初的YOLOv1的初始训练过程很不稳定,在YOLOv2的设计过程中,作者观察了大量图片的真实标签(ground truth),发现相同类别的目标实例具有相似的gt长宽比:比如车,gt都是矮胖的长方形;比如行人,gt都是瘦高的长方形。所以作者受此启发,从数据集中预先准备几个几率比较大的bounding box,再以它们为基准进行预测。YOLOv5之所以能高效快速地检测跨尺度目标,这种对不同特征图使用不同尺度的anchor的思想功不可没。

  "Anchors" 是一组先验框的宽度和高度,这些先验框会在图像中的每个单元框格上进行偏移和缩放,以生成目标的候选框。通过调整这些anchors,可以控制模型预测边界框的形状和大小。这可以帮助模型适应不同类型的目标和场景。

  在YOLOv5配置文件(如训练yolov5s.yaml)中,你通常会遇到一个“anchors”列表,其中包含一组宽度和高度值。这些值通常是通过几何算法在数据上看到的(如K-Means)得到的,以适应特定的数据集和任务。在训练过程中,模型会根据这些锚来预测目标的位置。  

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