MMYOLO DE聚类算法 聚类算法kmeans 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...
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: ...
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,即从已标注的...
yolov5网络使用Kmeans算法将训练集所包含所有目标框的宽、高进行聚类,得到9个最具有代表性的宽、高组合,也即9个anchor框,然后根据宽、高的大小把这9个anchor分成3组: 宽、高最小的3个anchor框分配给80*80网格的每一个格子 宽、高居中的3个anchor框分配给40*40网格的每一个格子...
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 ...
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...
Opencv3.4.1集成了Kmeans算法: doublekmeans(InputArray data,intK, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria,intattempts,intflags, OutputArray centers = noArray() ); 参数说明: 测试代码: voidkmeans_test(void){//10个待聚类样本,每个样本的数据长度为1floatbuffer[10] = {0.1,5.2,10.35,0.08,...