kmeans+yolo模型优化（附代码）_kmeans++yolo数据集格式代码-优快云博客

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本文探讨了KMeans算法如何用于优化YOLO模型中的anchor boxes，通过计算box之间的IOU来确定最优形状。文中提供了一个详细的优化实现过程，包括KMeans的IOU距离计算和数据处理步骤，旨在提升模型对物体检测的效率和准确性。

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一、yolo模型和kmeans算法

yolo模型是啥我这里就不多做介绍了，搜索能有一堆大佬解释的很仔细。
kmeans算法是如何与yolo模型结合，又是如何实现模型优化的呢？
解释：
yolo系列的模型在做boundingbox预测的时候，使用了anchor boxes锚框。
.cfg文件内配置如下：

[yolo]
mask = 3,4,5
anchors = 10,14,  23,27,  37,58,  81,82,  135,169,  344,319

主要是用来表示最有可能的object的w和h，所以当模型对一个像素单元进行预测时，会预测出无数个object的框，但是并不能随便预测，主要是要参考anchor box大小，即从已标注的数据中统计到最有可能的object形状。
那这个时候，如果anchor box能够更好的被算出来，那么这个模型就能够更快、更好的框出物品。
在用自己的数据做训练的时候，要先修改anchors，匹配我们⾃⼰的数据，anchors大小通过kmeans聚类得到。

二、优化实现（附代码）

1.kmeans实现

一般来说，计算样本点到质点的距离时，直接算的是两点的距离，然后将样本点划归为距离最小的那个质心。在yolo系列模型中样本点的数据是有具体的业务上的含义，我们其实最终目的是想要知道最有可能的object对应的bounding box的形状。

所以在kmeans算法中，样本点到质点的距离被替换成两个box的iou，即2个box的相似度。d=1-iou(box1,box_cluster)，这样d越小，box1与box_cluster越类似，将box划归为box_cluster。

2.读入数据

注：
yolo模型有自己的标注格式： <x_center> <y_center>
普通labelme标注生成的json文件，在输入数据之前要转换成对应的标注格式哦。

f = open(args.filelist)
lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
annotation_dims = []
size = np.zeros((1,1,3))
for line in lines:
    #line = line.replace('images','labels')
    #line = line.replace('img1'