clusters=boxes[np.random.choice(rows, k, replace=False)]# 初始化k个聚类中心(方法是从原始数据集中随机选k个) whileTrue: forrowinrange(rows): # 定义的距离度量公式:d(box,centroid)=1-IOU(box,centroid)。到聚类中心的距离越小越好,但IOU值是越大越好,所以使用 1 - IOU,这样就保证距离越小,IOU值...
yolov3.txt update .gitignore 3年前 README MulanPSL-2.0 1.0 使用方式 3.0 使用方式 1.0 使用方式 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 ...
YOLOV5——使⽤k-means聚类anchorbox数据训练的标注数据格式如下：[{ "name": "235_2_t20201127123021723_CAM2.jpg","image_height": 6000,"image_width": 8192,"category": 5,"bbox": [1876.06,998.04,1883.06,1004.04 ]},{ "name": "235_2_t20201127123021723_CAM2.jpg","image_height": ...
K-means是聚类中最常用的方法之一,它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。 在使用该方法前,要注意(1)对数据异常值的处理;(2)对数据标准化处理(x-min(x))/(max(x)-min(x));(3)每一个类别的数量要大... cknds 1 18138 【机器学习】机器学习入门08 - 聚类与聚类算法K-Means...