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。
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!4)
yolov5的auto anchor不计算
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 追加酬金
- 关注问题
- 邀请回答
-
7条回答 默认 最新
关注
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:
- 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。
- 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:- 从训练数据集中提取边界框的宽度和高度信息。
- 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。
- 计算每个簇的中心点,作为锚框的尺寸。
- 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。解决 无用评论 打赏 举报
悬赏问题
- ¥15 无法输出helloworld
- ¥15 高通uboot 打印ubi init err 22
- ¥20 PDF元数据中的XMP媒体管理属性
- ¥15 R语言中lasso回归报错
- ¥15 网站突然不能访问了,上午还好好的
- ¥15 有没有dl可以帮弄”我去图书馆”秒选道具和积分
- ¥15 semrush,SEO,内嵌网站,api
- ¥15 Stata:为什么reghdfe后的因变量没有被发现识别啊
- ¥15 振荡电路,ADS仿真
- ¥15 关于#c语言#的问题,请各位专家解答!