训练yolo之前，anchor聚类问题
前期做数据可视化，发现标签数据存在一些孤立点（噪声点），影响kmeans聚类。 处理方法如下： 使用kmeans迭代10次得到聚类中心 计算所有数据到其聚类中心的欧式距离均值和方差 通过拟合正态分布，把到聚类中心距离大于均值+1.96*方差的点剔除训练集（根据正态分布0.95面积算 ...
原文：anchor box聚类
fast rcnn和rfcn中使用的都是默认的anchor box设置，都是 种，比例为 . ，大小为 。但我的数据集的gt框更小，需要找到适合我的数据集的anchor box尺寸。 yolo 提出了用kmeans聚类算法来找到合适的anchor box尺寸。 这篇博客介绍了yolo 是怎么实现的：http: blog.csdn.net hrsstudy article details utm s ...
2017-10-08 15:35 3 8196 推荐指数：
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YOLOv3中K-Means聚类出新数据集的Anchor尺寸
参考博客： 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 ...
聚类
1.聚类定义: 聚类算法将一系列文档聚团成多个子集或簇（cluster），其目标是建立类内紧密、类间分散的多个簇。换句话说，聚类的结果要求簇内的文档之间要尽可能相似，而簇间的文档之间则要尽可能不相似。 聚类是无监督学习（unsupervised learning ...
anchor_based-anchor_free object detectors
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