訓練yolo之前，anchor聚類問題
前期做數據可視化，發現標簽數據存在一些孤立點（噪聲點），影響kmeans聚類。 處理方法如下： 使用kmeans迭代10次得到聚類中心 計算所有數據到其聚類中心的歐式距離均值和方差 通過擬合正態分布，把到聚類中心距離大於均值+1.96*方差的點剔除訓練集（根據正態分布0.95面積算 ...
原文：anchor box聚類
fast rcnn和rfcn中使用的都是默認的anchor box設置，都是 種，比例為 . ，大小為 。但我的數據集的gt框更小，需要找到適合我的數據集的anchor box尺寸。 yolo 提出了用kmeans聚類算法來找到合適的anchor box尺寸。 這篇博客介紹了yolo 是怎么實現的：http: blog.csdn.net hrsstudy article details utm s ...
2017-10-08 15:35 3 8196 推薦指數：
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YOLOv3中K-Means聚類出新數據集的Anchor尺寸
參考博客： 聚類kmeans算法在yolov3中的應用 https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10937717.html 這篇博客寫得非常詳細，也貼出了github代碼：https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob ...
聚類
1.聚類定義: 聚類算法將一系列文檔聚團成多個子集或簇（cluster），其目標是建立類內緊密、類間分散的多個簇。換句話說，聚類的結果要求簇內的文檔之間要盡可能相似，而簇間的文檔之間則要盡可能不相似。 聚類是無監督學習（unsupervised learning ...
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