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…
K-Means++算法实际就是修改了K-Means算法的第一步操作之所以进行这样的优化,是为了让随机选取的中心点不再只是趋于局部最优解,而是让其尽可能的趋于全局最优解。要注意“尽可能”的三个字,即使是正常的K-Means++算法也无法保证百分百全局最优,在说取值原理之后我们就能知道为什么了思路就是我们要尽可能的保证各个...
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...
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...
在Faster-RCNN中,Anchor都是手动设定的,YOLOv2使用k-means聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析,尝试找到合适尺寸的Anchor。另外作者发现如果采用标准的k-means聚类,在box的尺寸比较大的时候其误差也更大,而我们希望的是误差和box的尺寸没有太大关系。所以通过IOU定义了如下的距离函数,使得误差和box的大小无关:...
一.K-均值聚类(K-means)概述 1.聚类 “类”指的是具有相似形得几何。聚类是值将数据集划分为若干类,是的类内之间得数据最为相似,各类之间的数据相似度差别尽可能大。聚类分析就是以相似性为基础,对数据集进行聚类划分,属于无监督学习。 2.无监督学习和监督学习 ...
kmeans的具体步骤分为以下几步: step1:随机设定初始聚类中心 step2:将距离某个聚类中心距离近的样本点归类到该聚类中心,将样本全部归类完毕后得到多个簇 step3:计算每个簇的均值作为新的聚类中心 step4:重复第二步和第三步直至聚类中心不再发生变化 #---## kmeans虽然会对数据集中的框进行聚类,但是很多数据集由...
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...
基于主动学习先验的半监督Ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类算法 柴变芳 吕㊀峰 李文斌∗ 王㊀垚 河北地质大学信息工程学院 石家庄０５００３１ ∗通信作者电子邮箱２５３０４１８９＠ｑｑ.ｃｏｍ 摘㊀要:基于迭代框架的主动半监督聚类框架(ＩＡＳＳＣＦ)是一个流行的半监督聚类框架ꎮ该框架存在两个问题:其一ꎬ初始先验...