YOLOv5小物体检测：教你调整Anchor参数

一、前言

在电脑视觉领域中，物体检测技术扮演着至关重要的角色。传统的物体检测方法多数依赖于手工设计的特征和经过长时间训练的分类器，而现代的深度学习技术则大幅提升了检测的准确性和效率。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高速和高精度的优势，成为了物体检测领域的代表性算法。其中，YOLOv5更是得到了广泛应用。

在物体检测中，Anchor是决定模型检测精度的重要因素之一。Anchor是预设的一组框架，用于预测物体的位置和大小。然而，随著技术的进步，Anchor-free方法也开始崭露头角，这些方法不依赖于预设的框架，而是直接预测物体的中心和边界。本文将探讨如何在YOLOv5中通过调整Anchor来进行小物体检测，以提升检测效果。

二、YOLOv5小物体检测：调整Anchor参数

YOLOv5小物体检测首先要安装YOLOv5，在Python>=3.8.0与 PyTorch>=1.8.的环境下进行
git clone GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite  # clone

cd yolov5

pip install -r requirements.txt  # install
准备好yolo格式资料集，当中有data.yaml要对其进行修改