本文介绍如何根据自定义数据集计算YOLOv3的Anchor值，以提高目标检测精度。通常，YOLOv3使用预设的9个Anchor，但不同数据集可能需要不同的Anchor值。文章提供了两种Python脚本实现方法，一种来自优快云，另一种来自GitHub，用于通过k-means聚类算法计算适合特定数据集的Anchor。
参考：
https://www.zhihu.com/question/308366100
https://www.pythonheidong.com/blog/article/409533/
1、根据自己的数据集重新计算anchor值
官网或者AlexeyAB的yolov3.cfg中，都是是3个检测尺度共9个anchors，但是不同数据库的anchors值不一样，如果只用默认的anchor值，会造成检测框不精确，所以对于自训练模型来说，根据自身数据集或者网络的特征尺度的修改情况，来修改anchor值。
anchor值是使用k-means聚类算法计算所得。
通过查阅相关资料，有2种python脚本可以实现。只是我还没有运行，不知道效果。先把链接贴上。（证实后再来反馈）
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42880443/article/details/81953158
https://github.com/PaulChongPeng/darknet/tree/master/tools
https://blog.youkuaiyun.com/andeyeluguo/article/details/89230914
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