kmeans的过程 kmeans的过程如下图所示 第一步:从M个对象中任意选择2个对象作为初始聚类的中心,如上图(b)所示。 第二步:计算每个对象到聚类中心的距离,把各个样本划分到与他们最近的中心所代表的类别中去,如图所示。并且计算当前状态下的损失。 第三步:计算各类别所包含点的均值点,将其作为新的类别中心。如(...
k‑means和损失函数的行人检测方法,用于对包含行人目标的视频或图像进行分类和识别,主要解决现有技术中聚类结果不准确和预测框不能根据自身尺寸特征学习损失的问题,实现步骤为:构建训练集和测试集;基于改进的k‑means算法对训练集进行聚类;对YOLOv3检测网络的损失函数进行改进;基于改进的损失函数对训练集进行训练;对...
2.3 YOLO入门教程(新):YOLOv2(3)-基于kmeans聚类方法的先验框、正样本制作与损失函数 我们正在根据基于此专栏出的书籍《YOLO目标检测》重新修改本章节……但考虑到个人精力(好的写作无异于一场马拉松),恐怕很长一段时间都无心顾及此事,且笔者还要考虑到对书籍销量的影响,因此,倘若读者对本专栏内容还算认可,不妨购...
k-means的损失函数是平方误差: 其中ωk表示第k个簇,u(ωk)表示第k个簇的中心点,RSSk是第k个簇的损失函数,RSS表示整体的损失函数。优化目标就是选择恰当的记录归属方案,使得整体的损失函数最小。 三、中心点的选择 k-meams算法的能够保证收敛,但不能保证收敛于全局最优点,当初始中心点选取不好时,只能达到局...