YOLOv3 anchor理解

最新推荐文章于 2025-04-13 22:23:45 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_33486980/article/details/105745617
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本文深入解析YoloV3中锚框(anchor)的工作原理，重点介绍如何使用三种不同尺度的锚框进行目标检测及特征提取。适用于理解单阶段目标检测算法中的锚框机制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这篇博客记录自己对yolo v3中的anchor怎么用来做目标检测以及特征提取的理解，其他单阶段目标检测中的anchor原理类似。

yolo v3中有三个yolo层，每层有3种尺度的anchor，下图演示下anchor是如何做预测的。

 

YOLOv3中anchor机制的理解
苏打水的杯子的博客
11-14 1万+
1、为什么要引入anchor机制？ 如下图人和车的中心点都位于同一网格grid_8中，如果没有anchor机制的话，grid_8就存在属于哪一类的问题，如果属于车类，那只能用来预测车，人类就会被忽略，如果属于人类，那么车类将会被忽略。为了解决同一网络属于两个类的问题，引入了anchor机制，一个grid可以有三个anchor（对于yolo3）,图中的紫色框为anchor,那么横着的anchor框...
【代码解读】yolov3anchor匹配代码理解
DLUT_yan的博客
12-25 2926
yolov3项目完整的代码_tensorflow版本YunYang1994 关于损失函数的理解可以先参考：这篇博客 但是一直有一种没有搞懂一个问题，yolov3输出三个分支13；26；52；每一个分支都会有自己格式的格子，那么到底哪个anchor负责哪个目标呢？也就是哪个分支网格anchor负责去检测哪个目标？ 根据代码我的理解是：假设一个图中有一个目标（比较容易理解），这个被分割成三种格子的...
yolov3 anchor 理解
luoganttcc的博客
04-22 1997
yolov3 中的anchor 的框框是在训练集中聚类所得，在yolov3 中每个格子有9个anchor mask52= [0,1,2] mask26= [3,4,5] mask13= [6,7,8] anchors=[ 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326] yolov3 有9个anchor 点 #!/usr/bin/env python3 # -*- codin
YOLO V8的​​Anchor-Free​​、​​解耦头（Decoupled Head）、损失函数定义（含​​Varifocal Loss）
最新发布
thequitesunshine007的博客
04-13 1681
YOLOv8 的 ​​ 设计摒弃了传统 YOLO 系列中依赖预定义锚框（Anchor Boxes）的机制，转而直接预测目标的中心点和边界框尺寸。这种设计简化了模型结构，降低了超参数调优的复杂度提升了检测速度和精度。以下是其核心实现原理和关键技术细节。
关于yolo中anchor的理解
MinevaG的博客
03-31 3893
关于anchor的理解： 写在前面： 本文只针对anchor的位置和大小进行分析，并不涉及分类及Po。希望通过这个文章给初学yolo的人一点小小的帮助，能更好的理解anchor的思想 anchor: 锚点 anchor box: 锚框 anchor box 的属性为:中心坐标Cx,Cy；长宽属性pw，ph iou: 交并比 格点: yolo中将目标图像分割为不同大小的区域如1313，在1313的区域大小中，我们将这169个区域定义为格点 正文： 在yolov2中的anchor通过聚类训练将不同的样本中的框分
带图讲解，深度学习YOLO里面的anchors的进阶理解
m0_48095841的博客
06-19 1万+
可视化网格grid及anchors
YOLOv5 anchor 编码（label assign）方式详解
AIZOO人工智能乐园
02-02 1953
喜欢就关注AIZOO吧！YOLOv5 凭借其不错的性能，以及傻瓜式的使用方法，让其在社区的确比较火????。YOLOv5 在其 anchor 编码（也就是label assign）方式上，与...
【科研】YOLOv8中anchor_points可视化（更新中）
KLeinLAN的博客
04-19 1410
感叹一下：如果GPT能在我刚上大学的时候出来，也许我能学的比现在好太多，毕竟大学有一个比自己优秀太多的人引导着是多么地捷径。
anchor设置 yolo_YOLOv3原理讲解之Anchor Box
weixin_39517400的博客
12-19 875
Anchor Box在讲解YOLO之前，有必要先解释什么是Anchor box。在做目标检测任务时，我们首先需要将数据标注并得到训练集、验证集、测试集。已标注的数据label，其实就是在原始图片中用矩形框框出目标，得到的矩形框参数(中心点坐标、长、宽)就是label。Anchor box其实就是从训练集中将所有的矩形框的大小尺寸统计处最常出现的某几个矩形框，这里我们可以采用K-Means来得到。这...
yolo 中的anchor
yuan14680的博客
07-09 696
yolo v3中的anchor是怎么计算的 p代表的是anchor，b代表的是预测框，而t是网络的真实输出， 即由网络的输出（t）计算出预测的框（b） 上图表示的实际是由网络的输出（t）解码到预测的框（b）的过程 编码： 对于真实的目标框，先归一化为（gx，gy，gw，gh），具体的归一化方法为， gx = （xo/W）*13 gy = （yo/H）*13 gw = （wo/W）*13 gh = （ho/H）*13， o下表代表原始的数据，归一化之后（gx，gy，gw，gh）的值都处于（0，13）的范围内
深入解析YOLO中的Anchor机制及其优化
千天夜的博客
12-04 1622
Anchor机制是YOLO中提高目标定位精度的关键组成部分。通过合理选择和优化Anchor框，我们能够显著提升检测精度。K-means聚类提供了一种简单而有效的方法来选择Anchor框，而YOLOv5则通过自动优化机制使得Anchor框的选择更加灵活。理解并合理优化Anchor框设置，能够帮助我们提升YOLO模型在实际应用中的性能。 希望这篇博客能帮助你更深入地理解YOLO中的Anchor机制，并能够在实践中应用这一技术来优化模型的目标检测效果。如果你有任何问题或优化建议，欢迎在评论区交流
yolov3，生成自己数据的anchors
03-17
yolov3算法，能生成自己数据的anchors的python脚本
结合具体代码理解yolov5-7.0锚框（anchor）生成机制
qq_44442727的博客
06-19 8133
在yolov5s中，anchors是通过register_buffer()函数把预设的锚框尺度信息作为参数注册到最后的Detect网络层中。因为目标的位置信息是 锚框参数 乘以 特征图数据 得到，所以网络预测的是一种相对锚框的位置信息，可以理解成是锚框的位置偏移量，网络通过学习预设锚框针对目标的位置偏移量来实现目标的类别识别和位置预测。
yolov5的anchor详解
anny_jra的博客
02-17 2万+
一直对yolov5的检测过程怎么完成的，利用anchor加速学习，在损失时与GT比较，加速收敛。
YOLOv3中Anchor理解
热门推荐
奔跑的小仙女
10-18 2万+
首先可以把anchor理解为：多尺度滑动窗口。 传统的检测过程是： 1、生成图像金字塔，因为待检测的物体的scale是变化的。 2、用滑动窗口在图片的特征金字塔上面滚动生成很多候选区域。 3、各种特征提取hog和分类器svm来对上面产生的候选区域中的图片信息来分类。 4、NMS非极大值抑制得到最后的结果。 但由于cnn具有强大的提取特征的能力，可以替代第三步，但第一第二步独立于cnn之...
YOLO中Anchor生成介绍
qq_42208244的博客
08-03 1109
Anchor生成机制YOLOv1YOLOv2
yolo网络整理-网络结构原理与anchor
NCU_wander的博客
12-18 1599
YOLOv5 是Glenn Jocher等人操刀研发，Ultralytics公司的开源项目，。2020年6月发布以来，Ultralytics公司一直在对项目进行维护与更新，目前repo的star数目突破44k，YOLOv5的功能在迭代中越发强大与完善，目前支持多平台多框架，以及涵盖语义分割等功能，成为越来越强大的检测工具。
yolo_anchor
weixin_43058384的博客
12-11 160
# import numpy as np # import os # import matplotlib.pyplot as plt # arr = os.listdir('labels') # list1 = [] # for i in arr: # anchor = np.loadtxt(os.path.join('labels',i)) # # print(len(ancho...
Yolov5中的Anchor理解
qq_34425255的博客
10-07 313
先验知识对机器学习的作用是巨大的，作者认为，目前深度学习上的对模型结构的改造，或者是各种trick，本质上都是融入了样本的先验知识，例如CNN的图像分类效果明显优于一个简单的神经网络，是因为卷积核学习可以很好的图像的边缘等知识，很多个卷积核又能加强总体的语义知识，而作者认为正是这种卷积核有相当于添加先验知识(边缘知识等)的作用，这样就能更好的分辨出到底处于哪种模式了。anchor是一种先验框，就是用先验知识所描绘的框，可以用聚类等无监督学习的方法求取。
yolov8anchor自适应参数
03-02
### YOLOv8 Anchor 自适应参数配置与调整方法 在YOLOv8中，Anchor自适应机制对于提高模型的小目标检测能力和整体性能至关重要。为了更好地理解如何配置和调整这些参数，可以从以下几个方面入手： #### 1. 锚框初始化设置 锚框的初始设定通常基于数据集中的物体尺寸分布统计得出。YOLOv8允许用户通过修改`.yaml`配置文件来定义不同尺度下的锚框大小。具体来说，在配置文件中可以找到如下形式的内容[^4]: ```yaml anchors: - [14.077, 18.166, 23.833, 20.45, 18.59, 42.161] # P3/8 - [30.656, 36.243, 32.122, 58.356, 57.303, 56.757] # P4/16 - [71.018, 126.44, 91.503, 214.03, 140.23, 235.73] # P5/32 ``` 这段代码展示了三个不同层次（P3/P4/P5）上的六组宽高比例不同的锚框。 #### 2. 动态调整策略 为了让模型能够更灵活地应对各种场景下目标的变化情况，可以在训练过程中采用动态调整的方式更新锚框参数。这可以通过编写额外的数据增强逻辑或者利用框架内置的功能实现。例如，在某些版本的YOLO系列算法里支持自动K-means聚类生成最优锚点的方法[^1]。 #### 3. 实现细节说明 当涉及到具体的编码实践时，如果想要手动指定新的锚框数值，则可以直接编辑对应的YAML格式配置文档；而若是希望通过程序自动化处理这一过程，则可能需要用到类似下面这样的Python脚本片段： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 假设已经完成了k-means聚类分析，并得到了一组新的最佳匹配锚框列表new_anchors new_anchors = [[w,h], ...] # 更新模型配置中的锚框信息 for i in range(len(model.model)): m = model.model[i] if isinstance(m, Detect): # 如果当前层是检测头 m.anchor_grid.data[:, :, :] = torch.tensor(new_anchors).view_as(m.anchor_grid) # 继续后续操作... ``` 上述代码段假设读者熟悉PyTorch库及其API调用方式。这里的关键在于定位到负责预测边界框坐标的那一部分网络结构(`Detect`)，并将新计算得到的最佳匹配锚框赋值给相应的属性成员变量(anchor_grid)。 #### 4. 训练后的评估与验证 完成以上步骤之后，建议再次运行完整的训练周期并对最终结果进行全面测试。特别要注意观察mAP(mean Average Precision)指标是否有明显改善以及其他潜在问题的发生概率是否有所降低。
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