yolov5的auto anchor不计算

Question

yolov5中运行时显示Running kmeans for 9 anchors on 2759 points ，然后就一直不动了无法使用遗传算法去更新锚框了。
之前我用yolov5做目标检测时，只检测一类时是可以正常运行的，但是之后改成检测两类时，增加了一些数据。就出现这样的情况了，无发进行下一步运算。

Answer 1

答案引用自chatgpt生成，望对题主有所帮助/启发；若有帮助，还望采纳！

YOLOv5的Auto Anchor是一种自动计算锚框尺寸的方法，用于目标检测任务。在传统的YOLO算法中，需要手动设置锚框的尺寸，这可能会导致不准确的检测结果。为了解决这个问题，YOLOv5引入了Auto Anchor方法，通过K-means聚类算法自动计算最佳的锚框尺寸。

基本概念：

1. 锚框（Anchor Box）：在目标检测任务中，用于表示预测边界框的参考尺寸。
2. K-means聚类算法：一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点之间的距离最小化。

作用说明：
Auto Anchor的作用是自动计算最佳的锚框尺寸，从而提高目标检测的准确性。具体步骤如下：

1. 从训练数据集中提取边界框的宽度和高度信息。
2. 使用K-means聚类算法对宽度和高度信息进行聚类，得到K个簇。
3. 计算每个簇的中心点，作为锚框的尺寸。
4. 在模型训练过程中，使用这些锚框尺寸进行预测和损失计算。

代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def auto_anchor(dataset, n_clusters):
    # 提取边界框的宽度和高度信息
    widths = []
    heights = []
    for img_annots in dataset:
        for annot in img_annots:
            x1, y1, x2, y2 = annot['bbox']
            widths.append(x2 - x1)
            heights.append(y2 - y1)

    # 使用K-means聚类算法进行聚类
    widths = np.array(widths).reshape(-1, 1)
    heights = np.array(heights).reshape(-1, 1)
    kmeans_w = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(widths)
    kmeans_h = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(heights)

    # 计算每个簇的中心点，作为锚框的尺寸
    anchor_sizes = []
    for i in range(n_clusters):
        w = kmeans_w.cluster_centers_[i]
        h = kmeans_h.cluster_centers_[i]
        anchor_sizes.append((w, h))

    return anchor_sizes

在这个示例中，auto_anchor函数接收一个包含边界框信息的数据集和聚类数量，然后使用K-means聚类算法计算最佳的锚框尺寸。