3. Kmeans算法原理 Kmeans算法的基本思想是:初始化K个中心点,然后计算每个样本点到所有中心点的距离,接着把样本划分到距离其最近的中心点。如下图所示,三个红点为中心点,若干黑点为样本,根据Kmeans算法思想,每个样本都被划分到距离其最近的红点,从而被划分到同一个红点的样本组成一个簇。 假设数据集有X0、X...
先验框 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...
YOLO2给出的聚类分析结果如下图所示: 通过分析实验结果(Figure 2),左图:在model复杂性与high recall之间权衡之后,选择聚类分类数K=5。右图:是聚类的中心,大多数是高瘦的Box。 Table1是说明用K-means选择Anchor Boxes时,当Cluster IOU选择值为5时,AVG IOU的值是61,这个值要比不用聚类的方法的60.9要高。选择...
初始锚框定义:首先,根据训练集的标注框,选择初始的锚框。可以使用一些聚类算法(如k-means)对标注框进行聚类,以确定一组代表性的锚框。 锚框调整:对于每个训练样本,根据该样本中的目标框与初始框的匹配程度,调整初始框的大小和长宽比例。这可以通过计算目标框与锚框的IoU(交并比)来确定匹配程度,并根据匹配程度调整...
Step3:使用Kmeans算法对训练集中所有的检测框进行聚类,得到k个anchors Step4:通过遗传算法对得到的anchors进行变异,如果变异后效果好将其保留,否则跳过 Step5:将最终得到的最优anchors按照面积返回 1.3 自适应图片缩放 在常用的目标检测算法中,不同的图片长宽都不相同,因此常用的方式是将原始图片统一缩放到一个标准尺...
维度先验, bboxes 的大小和位置不是像 FasterRCNN 那样手动随机选择的,而是通过 k-means 聚类自动选择的。在小 bbox 上使用具有欧式距离的标准 k-means会导致检测误差更高,所以为k-means选择了另一个距离度量,1 - IoU(box, centroid)。 选择 5 作为簇数量的折衷选项。 测试表明,对于以这种方式选择的 5 个...
5,使用kmeans聚类得到n个anchor 6,使用遗传算法随机对anchors的宽高进行变异,如果效果好则把变异后的结果赋值给anchors,如果变异效果变差就跳过,默认变异1000次,这里使用anchor_finess方法计算得到的适应度fitness,然后再进行评估; 之前的v3,v4都是采用kmeans先聚类得到先验框,使用k-means时主要关注两点: ...
改进的措施有:在算法中加入CA注意力机制,来提高在中药饮片的检测能力;在算法的主干网络中,改为轻量级的GhostNet 网络,减少算法的计算量和参数量,同时不会降低网络的精度;将concat拼接方式改为BiFPN这种更高效的双向跨尺度连接和加权特征融合,可以提高目标检测任务的精度...
data文件下下创建:kmeans.py文件,内容如下: AI检测代码解析 import numpy as np def iou(box, clusters): """ Calculates the Intersection over Union (IoU) between a box and k clusters. :param box: tuple or array, shifted to the origin (i. e. width and height) ...
传统的K-means聚类方法使用的是欧氏距离函数,也就意味着较大的boxes会比较小的boxes产生更多的error,聚类结果可能会偏离。为此,作者采用的评判标准是IOU得分(也就是boxes之间的交集除以并集),这样的话,error就和box的尺度无关了,最终的距离函数为: 距离