YOLO-v3模型参数anchor设置

最新推荐文章于 2025-06-03 09:03:40 发布
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本文介绍了YOLO-v3模型中Anchor参数的重要性，解释了Anchor的本质，即SPP思想的逆向，并详细说明了如何根据训练数据计算自定义的Anchor。通过KMeans算法确定Anchor盒子，虽然结果可能因初始点选择而异，但不影响网络最终适应。此外，对比了YOLOv2和YOLOv3中Anchor大小的设定差异。

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1. 背景知识

在YOLO-v2版本中就引入了anchor box的概念，极大增加了目标检测的性能。但是在训练自己数据的时候还是用模型中原有的anchor设置显然是有点不合适的，那么就涉及到根据自己的训练数据来设置anchor。

那么，首先我们需要知道anchor的本质是什么，本质是SPP(spatial pyramid pooling)思想的逆向。而SPP本身是做什么的呢，就是将不同尺寸的输入resize成为相同尺寸的输出。所以SPP的逆向就是，将相同尺寸的输出，倒推得到不同尺寸的输入。

接下来是anchor的窗口尺寸，这个不难理解，三个面积尺寸（ 12 8 2 ， 25 6 2 ， 51 2 2 128^2，256^2，512^2 1282，2562，5122），然后在每个面积尺寸下，取三种不同的长宽比例 （ 1 : 1 , 1 : 2 , 2 : 1 ） （1:1,1:2,2:1） （1:1,1

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