锚框聚类 传统的聚类算法主要的度量方式是通过计算向量的欧式距离,余弦距离等,而在目标检测中,通过计算框之间的IoU作为距离度量,如图是3个不同长宽矩形,通过对齐框的左上角后进行IoU计算。 源码实现 # -*- coding: utf-8 -*-importnumpyasnpimportglobdefiou(box,clusters):"""计算一个ground truth边界盒和k...
size=k, replace=False)]# 初始化最大距离last_cluster = np.zeros((obs_num, ))# 当小于一定值时聚类完成whileTrue:# 关键是下面的calc_distance,来计算需要的距离distances = calc_distance(obs, guess_central_points)# 获得对应距离最