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+=1foriinrange(N): d =1- IOU(X[i],centr...
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。 import cv2 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def get_dominant_color(image, k=2): image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = image.reshape(...
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...
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...
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...
聚类kmeans算法在yolov3中的应用https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10937717.html 这篇博客写得非常详细,也贴出了github代码:https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/scripts/gen_anchors.py 整体代码如下: 1'''2Created on Feb 20, 20173@author: jumabek4'''5fromosimportlistdir6fromos.pat...
为了克服这些挑战,我们提出了一种基于YOLOv4-MINI的中国交通标志检测算法。在主干特征提取网络中添加了一个改进的轻量级BECA注意机制模块,在增强的特征提取网络上添加了一种改进的密集SPP网络。在检测层中添加了yolo检测层,并使用k-means+聚类来获得更适合交通标志检测的先验框。改进后的算法在CCTSDB 2021数据集上进行了...
最后,如何选择anchor box?大家一般是手工指定anchor box形状,你可以选择5到10个的anchor box形状,覆盖你想要检测的对象的各种形状。K-Means可以将两类对象形状聚类,如果我们用它来选择一组anchor box,选择最具有代表性的一组anchor box,可以代表你试图检测的十几个对象类别,这是自动选择anchor box的高级方法。
1: 将labels 拷贝进 k-means-YOLO 2: 配置k-mean 3:执行ok.py 4: 执行k-means 3.0 使用方式 main中配置./data/germ.yaml germ是yolo格式的数据集 训练集 测试集路径 执行main 在autoanchor.py 中可以手动配置画图的开启 简介 yolov5-kmeans 使用遗传算法的 k-means 开箱即用 ...
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...