defkmeans(X,centroids,eps,anchor_file): N = X.shape[0] iterations =0k,dim = centroids.shape prev_assignments = np.ones(N)*(-1)iter=0old_D = np.zeros((N,k))#距离矩阵 N个点,每个点到k个质心 共计N*K个距离whileTrue: D = []iter+=1fo
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 1、X 2、…、X ...
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: ...
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...
经过anchor boxes的kmeans算法后,yolov2的Recall提升了5%。 6. Fine-Grained Features yolov2是在13 x 13 的特征图上进行检测,这对于大物体是足够的,但是对于小物体可能还需要更细小的划分,所以yolov2提出了一种passthrough层来利用更精细的特征图,yolov2会在26 x 26的特征图上来对之后的特征层进行融合。passthrou...
# 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) ...
YOLOv2 采用 k-means 聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析,选用 boxes 之间的 IOU 值作为聚类指标。综合考虑模型复杂度和召回率,最终选择 5 个聚类中心,得到 5 个先验框,发现其中中扁长的框较少,而瘦高的框更多,更符合行人特征。通过对比实验,发现用聚类分析得到的先验框比手动选择的先验框有更高的平均 ...
这里运用 K-means 算法的步骤是:①选择 K 个初始点作为初始的聚类中心点,并计算其余点 与这 K 个中心点之间的距离;②根据它们与初始聚类点的距离,逐一将其分组到距离最近的聚类点;③重新计算每组对象的均值来更新获得新的中心点,即获得了新的anchors;④通过不断重复以上过程,即不断地迭代更新各聚类中心点的值...