解决问题:YOLOv5默认采用K-Means算法聚类COCO数据集生成的锚框,并采用遗传算法在训练过程中调整锚框,但是K-Means在聚类时,从其算法的原理可知,K-Means正式聚类之前首先需要完成的就是初始化k个簇中心。同时,也正是因为这个原因,使得K-Means聚类算法存在着一个巨大的缺陷——收敛情况严重依赖于簇中心的初始化状况,采...
k-means 算法是一种基于划分的聚类算法,它以 k 为参数,把 n 个数据对象分成 k 个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。 1. 基本思想 k-means 算法是根据给定的 n 个数据对象的数据集,构建 k 个划分聚类的方法,每个划分聚类即为一个簇。该方法将数据划分为 n 个簇,每个簇至少有一个数据对...
这里可以使用K-means聚类算法对每个球员区域内的像素点进行聚类,从而确定主要的颜色类别。这样就可以将球员归入不同的队伍。 importcv2importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansdefget_dominant_color(image,k=2):image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)image=image.reshape((image.shape[0]*image.shape[...
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: ...
在使用yolov3算法时需要9个锚框,根据不同的数据锚框的大小是不一样的,于是yolov3使用K-means聚类算法计算出数据集中的9个框的期望值作为9个锚框,现在我们一起来讨论一下这些锚框是怎么生成的。 第一步:提取出数据集中所有框的坐标值 第二步:将框的坐标值转换成宽和高 ...
yoloV3采用K-means聚类得到先验框的尺寸,为每种尺度设定3种先验框,总共聚类出9种尺寸的先验框。 在COCO数据集这9个先验框是:(10x13),(16x30),(33x23),(30x61),(62x45),(59x119),(116x90),(156x198),(373x326)。 在最小的(13x13)特征图上(有最大的感受野)应用较大的...
接下来需要选择聚类算法,在YoloV3中使用的是k-means聚类算法。聚类算法的目的是让所有的预测框尽可能地被划分到k个簇中,而且每个簇的中心点代表了一组相似的预测框大小和比例。这些中心点就是我们最终需要得到的anchor,这个效果图可以大概帮助我们理解聚类算法的原理。 在k-means聚类算法中,距离度量是非常重要的一...
yolov3 kmeans yolov3在做boundingbox预测的时候,用到了anchor boxes.这个anchors的含义即最有可能的object的width,height.事先通过聚类得到.比如某一个feature map cell,我想对这个feature map cell预测出一个object,围绕这个feature map cell,可以预测出无数种object的形状,并不是随便预测的,要参考anchor box的大小...
如果选取的先验框维度比较合适,那么模型更容易学习,从而做出更好的预测。因此,YOLOv2采用k-means聚类方法对训练集中的边界框做了聚类分析。因为设置先验框的主要目的是为了使得预测框与ground truth的IOU更好,所以聚类分析时选用box与聚类中心box之间的IOU值作为距离指标:...
# 使用联合上的交集(IoU)度量计算k均值聚类。 defkmeans(boxes, k, dist=np.median): """ param: boxes: numpy array of shape (r, 2), where r is the number of rows k: number of clusters dist: distance function return: numpy array of shape (k, 2) ...