yolo voc锚框聚类

本文介绍了Yolo模型中锚框聚类的思想,探讨了随机选择锚框个数以及原论文中设定的5个锚框数量的影响。文章指出该方法可能受到初始值的干扰,导致聚类过程的不稳定性。接着,作者提供了相关的代码实现,并展示了聚类的结果。

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0,yolo 锚框聚类思想

随机选择锚框个数,原论文数量为5
以此遍历每个框,进行聚类

方法缺点,容易收到初始值影响,聚类方法不稳定

1, 代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import sys
from xml.etree import ElementTree
from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement
from lxml import etree
import numpy as np
import os
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

class PascalVocReader:
    def __init__(self, path_xml, height, width, num=5):
        self.path_xml = path_xml
        self.height = height
        self.width = width
        self.km = KMeans(n_clusters=num, init="k-means++", n_init=10, max_iter=3000000, tol=1e-3, random_state=0)

        try:
            self.get_points()
        except:
            pass

    def get_points(self):
        self.data = []
        for file in os.listdir
YOLO中,的大小是通过k-means聚类方法确定的。在YOLOV3中,作者使用k-means聚类方法计算的大小,而在YOLOV5中,作者在基于k-means聚类方法的结果之后,进一步采用了遗传算法来得到效果更好的。 具体来说,使用k-means聚类方法生成的步骤如下: 1. 首先,准备训练集。一般使用VOC格式的训练集作为例子。 2. 将训练集中的bbox的宽度和高度提取出来作为聚类的输入数据。 3. 选择聚类的数目k,即确定要生成的的个数。 4. 随机选择k个中心点,可以使用随机选取的方式或者其他方法来选择初始的中心点。 5. 计算每个bbox与k个中心点之间的距离,并将每个bbox分配到与其最近的中心点所代表的聚类中心。 6. 更新聚类中心,将每个聚类中心的坐标更新为该聚类中所有bbox坐标的平均值。 7. 重复第5和第6步,直到聚类中心不再更新或达到预定的迭代次数。 8. 最终得到k个聚类中心,每个聚类中心代表一个,它们的大小即为生成的的大小。 需要注意的是,使用k-means聚类方法生成时,输入数据一般是bbox的宽度和高度,而不是像素点的坐标。这是因为的大小不是像素点的绝对值,而是相对于特征图的比例。 以上就是关于k-means聚类的简要介绍。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Pytorch机器学习(十)—— 目标检测中k-means聚类方法生成anchor](https://blog.youkuaiyun.com/lzzzzzzm/article/details/120765117)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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