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...
先验框有助于准确预测待检测目标,是根据待检测目标的长宽尺寸比例得到的矩形框。YOLOv5 目标检测网络的先验框是基于 coco 数据集或 voc 数据集训练过程中聚类得到的,coco 数据集和 voc 数据集分别由 80 和 20 个…
解决问题：在YOLOv5中，通常采用K-Means算法对COCO数据集进行聚类生成锚框，并在训练过程中通过遗传算法调整锚框。然而，K-Means算法在聚类时存在显著依赖于簇中心初始化的问题。K-Means++算法通过优化初始化步骤，有效缓解了这一缺陷，从而在一定程度上提高了检测精度和效果。原理：K-Means++通过改进K-Me...
模型方面的改进我感觉作用不大,因为默认情况下Anchor是通过K-means聚类计算得到的,其它检测层是否有效也很难判断。 图像切割 作者在检测的时候(detect.py)增加了一个图像切分的步骤,即将大图切分成各个小块,分别进行检测,然后再进行融合。 增加的代码如下: 代码语言:javascript 复制 # Inference t1=time_sync()# pr...
比如数据集里100w个标注好的框,为了使得先验框更加符合实际要求,使用K-means,K=5,聚成5类(都是实际的值),5类中都有一个中心点(h,w),将这些(h,w)做成先验框。 正常的距离:欧氏距离。 在YOLO中的距离:用1-IOU K越大,越精确,K=5的时候,平均IOU还可以,再往上走的时候,走势不明显。
法边界回归效果差、检测不准确等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的红外船舶目标检测算法。首 先针对锚框与数据集目标形状不匹配问题,通过改变K-means++聚类算法选取簇中心的评价标准,使 用中位数代替平均数来决定簇中心,改进了锚框算法,使得锚框与船舶目标更加匹配,提高了算法的平 ...
肖体刚等[3]在YOLOv3算法的基础上，改进网络结构，增大输入图像的尺度，使用深度可分离卷积结构替换Darknet-53传统卷积，使用多尺度特征检测，增加浅层检测尺度，添加4倍上采样特征融合结构，缩减模型参数，提高安全帽佩戴检测准确率。张锦等[4]在YOLOv5的基础上使用K -means++算法重新设计先验框尺寸并将其匹配到相应...
那如果我们使用kmeans来聚类生成我们的anchor box呢?我们来可视化一下(这里和原版一样也选择了9个聚类中心): 感觉9个聚类确实有点强行,但是同时mean iou可以达到0.8793,实际上可能6个聚类中心甚至3个聚类中心就已经足够,但是在试验中发现使用聚类之后的anchor box效果却比原版在coco上聚类得到的anchor box效果要差,这...
使用k-means聚类得到n个anchors(掉k-means包 涉及一个白化操作); 使用遗传算法随机对anchors的wh进行变异,如果变异后效果变得更好(使用anchor_fitness方法计算得到的fitness(适应度)进行评估)就将变异后的结果赋值给anchors,如果变异后效果变差就跳过,默认变异1000次; ...
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,...