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...
在YOLO v3中,有三种尺度的预测,每种尺度根据其大小赋予其相应大小的anchor-box,即共需要9个anchor-box,这就决定了在K-Means中的聚类个数为9类。 K-Means代码的梳理: 代码主线: 1deftxt2clusters(self):2all_boxes = self.txt2boxes()#将txt中数值信息转化为图像标记框的宽高,并返回3result = self.kmea...
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 第三步:使用K-means聚类算法随机生成k个框。 第四步:计算每一个框和初始框的相似度。原k-means算法使用的是欧氏距离计算点的相似度,这里改为使用1-IOU作为相似度。 第五步:将所有的框分为k个类 第六步:使用分类的均值更新k个框...
(1)k-means拿到数据里所有的目标框N个,得到所有的宽和高,在这里面随机取得9个作为随机中心(2)然后其他所有的bbox根据这9个宽高依据iou(作为距离)进行计算,计算出N行9列个distance吧(3)找到每一行中最小的那个即所有的bbox都被分到了9个当中的一个,然后计算9个族中所有bbox的中位数更新中心点。(4)直到...
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…
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...
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...
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...
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:...
第三部分是带有2D图像的YOLOv3对象识别。在实验中,我们主要使用YOLOv1 tiny和YOLOv3方法,使用keras再现YOLO。第四部分是点云的提取。我们使用rosbag存储数据,并使用RVIZ进行点云可视化。第五部分是k-means的无监督聚类,用于优化基础实验的检测结果并提高3D物体识别的检测精度。