kmeans的唯一作用就只是用于确定适合该数据集的anchor box的尺寸,当完全了这一步。它就和后续的训练与测试无关,仅仅用于确定anchor box,取代手工设置。这一点在原文中有明确的讲解。 2023-05-29 回复1 Kissrabbit 作者 peekaboored 客气客气,最好结合代码一起看,我的代码最能直观地解决你感兴趣的问题。
先验框有助于准确预测待检测目标,是根据待检测目标的长宽尺寸比例得到的矩形框。YOLOv5 目标检测网络的先验框是基于 coco 数据集或 voc 数据集训练过程中聚类得到的,coco 数据集和 voc 数据集分别由 80 和 20 个…
方法：实现K-Means++聚类生成锚框的方法相对直接，可以按照特定的编程步骤执行。通过实验验证，本文作者在多个数据集上进行了大量实验，结果表明K-Means++在不同程度上提高了检测性能。以遥感数据集为例，对比图展示了两种算法的聚类效果，K-Means++生成的先验框更为优化。展望：下篇内容将分享损失函数优化...
Kmeans划分k个簇,不同k值的情况对最终结果的影响至关重要,不同的k值会带来不同的结果,如下图所示: 一般情况下,我们确定k值常用两种方法:先验法、手肘法 2.3.1先验法 先验法比较简单,就是凭借着业务知识确定k的取值。比如对于iris花数据集,我们大概知道有三种类别,可以按照k=3做聚类验证。从下图可看出,对比聚类...
Kmeans聚类获取anchor框 yolov5使用Kmeans算法聚类训练集中所有目标框的宽、高,结果得到9个宽、高组合,也即得到9个anchor框。不过这里使用Kmeans算法的样本距离度量不是欧式距离,而是iou距离,因为yolo系列的作者认为当不同样本的宽、高差距比较大时,使用欧式距离会导致聚类结果误差很大,所以改为使用iou距离。下面我们...
进行K-Means划分时,首先要确定划分簇数K,如果对数据有先验性认知可根据对数据的认知确定K,在对数据没有先验性认知的情况下,通常通过数据可视化方法确定K值。我们以机器学习中常用的iris数据集为例演示如何进行K-Means聚类分析。首先使用主成分分析(PCA)等降维方法将数据将降维投影到二维平面上,通过人工观察确定划分数...
(1) 同时采用密度和含糖率数据(见上一个实验)作为特征,设类别数为 2,利用 K-Means 聚类方法对数据进行聚类; (2) 将聚类结果表示在二维平面上; (3) 尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的聚类结果; (4) 对 (1)中的数据利用 K-Means 聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类,画出聚类指标与类...
一、k-means算法 通常,人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类,即把相似的(或距离近的)样本聚为同一类,而把不相似的(或距离远的)样本归在其他类。 我们以一个二维的例子来说明下聚类的目的。如下图左所示,假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大...python...
在选择初始聚类中心之后,我们使用K-means 算法进行聚类。由于K-means 算法对初 始聚类中心的选择敏感,我们基于主动学习先验的初始选择能够帮助我们降低丌稳定 性,提高聚类算法的性能。 具体步骤如下: (1) 初始化聚类中心为先验选择的初始聚类中心。 (2) 将样本分配到最近的聚类中心,构建聚类结果。
KMeans是聚类方法中非常常用的方法,并且在正确确定K的情况下,KMeans对类别的划分跟分类算法的差异性非常小,这也意味着KMeans是一个准确率非常接近实际分类的算法。本文将讨论如下基于自动化的方法确立K值。 本案例是《Python数据分析与数据化运营》中“7.11案例-基于自动K值的KMeans广告效果聚类分析”的一部分,其ad_...