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...
YOLOV3会在3个预测特征层进行预测,使用三种尺度的box,采用K-means聚类算法获得,一共9个尺度,每组三个,正好在每隔预测特征层使用一组边框大小:下图是9个anchor的尺度,每三个是一组。 预测的Tensor尺寸:N*N*(3 * (4+1+80)) ,其中N对应预测特征层大小,4是xywh, 1是conf,后面的80代表类别分数信息(COCO数据...
论文中有简述,anchor是通过在coco数据集上使用K-MEANS聚类算法对box框进行聚类而得,聚类时使用IOU均值相关计算作为损失,通过迭代使得各聚类中的box框和 各自归类的anchor的IOU最大 K-Means 聚类算法可参考《K-MEANS原理》文章 聚类的结果可能如下图: 聚类结果示例(非真实结果) Anchor在哪里用,怎么用的? 训练时Anch...
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)应用较大的先验框(116x90),(156x198...
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...
在YOLOv2中，作者使用了k-means聚类得到不同尺寸的先验框，这个作法也延续到了YOLOv3中。在上面三种不同尺寸的输出特征图中，每一种聚类出三个不同尺寸的先验框，总共聚类出9个。作者在COCO数据集中聚类出的9个先验框尺寸分别为：(10x13)，(16x30)，(33x23)，(30x61)，(62x45)，(59x119)，(116x90)，(...
YOLO V3通过k-means聚类为3个输出的预测特征图(13 X 13, 26 X 26,52 X 52)各设定了3个不同大小anchor box。即每个grid_ceil都会有对应的3个anchor box。 1/8的特征图分辨率最大,感受野最小,适合检测小目标,anchor box为(10, 13); (16, 30);(33, 23)。
2.2K-Means++目标框聚类 为了在复杂的动态交通环境下对符合目标的anchor进行聚类,在数据集中进行了聚类实验, 对于原版本的YOLOv3的聚类算法进行了改进 。YOLOv3中anchor的大小是通过使用KMeans进行聚类获得的,具有快速和易于实现的优点。K-Means聚类算法选择s...
yolov3 anchor box一共有9个,由k-means聚类得到。在COCO数据集上,9个聚类是:(10*13);(16*30);(33*23);(30*61);(62*45); (59*119); (116*90); (156*198); (373*326)。 不同尺寸特征图对应不同大小的先验框。 13*13feature map对应【(116*90),(156*198),(373*326)】 ...