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...
Kmeans算法的基本思想是:初始化K个中心点,然后计算每个样本点到所有中心点的距离,接着把样本划分到距离其最近的中心点。如下图所示,三个红点为中心点,若干黑点为样本,根据Kmeans算法思想,每个样本都被划分到距离其最近的红点,从而被划分到同一个红点的样本组成一个簇。 假设数据集有X0、X 1、X 2、…、X ...
yolov5使用Kmeans算法聚类训练集中所有目标框的宽、高,结果得到9个宽、高组合,也即得到9个anchor框。不过这里使用Kmeans算法的样本距离度量不是欧式距离,而是iou距离,因为yolo系列的作者认为当不同样本的宽、高差距比较大时,使用欧式距离会导致聚类结果误差很大,所以改为使用iou距离。下面我们介绍一下iou的概念。 iou...
Step2:将读取的坐标修正为绝对坐标 Step3:使用Kmeans算法对训练集中所有的检测框进行聚类,得到k个anchors Step4:通过遗传算法对得到的anchors进行变异,如果变异后效果好将其保留,否则跳过 Step5:将最终得到的最优anchors按照面积返回 1.3 自适应图片缩放 在常用的目标检测算法中,不同的图片长宽都不相同,因此常用的方式...
kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。 相当于将一堆的点,先按照类别数(k值)随机的生成不同的几个中心点(空簇),在yolo中 ,一共有9个建议框,则随机的取9个中心点,将样...
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...
在YOLOv3中,获取数据集的全部anchor box,通过K-Means算法,将这些边界框的宽高,聚类为9类,获取9个聚类中心,面积从小到大排列,作为9个anchor box。 模拟K-Means算法: 创建测试点,X是数据,y是标签,如X:(300,2), y:(300,); 将数据聚类为9类;
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 暂无标签 ...
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; ...
5.算法改进 5.1 自适应锚框改进 在实际应用中,由于YOLOv5自带的计算锚框只有9个检测框,在遇到不符合锚框尺寸的更细微的小缺陷时很可能会造成漏检、误检。参考该博客提出的改进方法,通过外部重新计算,重新进行anchor box个数及尺寸确定。而使用算法选取k-means聚类算法,通过自制数据集上的标注目标框信息( ground tr...