✨ K-means 计算 anchor boxes_kmeans聚类anchor
互联科技科普
2025-04-08 04:39:33
导读 在深度学习目标检测任务中，anchor boxes是不可或缺的一部分。它们作为先验框，直接影响模型的检测精度和效率。那么如何科学地生成这些anc...
在深度学习目标检测任务中，anchor boxes是不可或缺的一部分。它们作为先验框，直接影响模型的检测精度和效率。那么如何科学地生成这些anchor boxes呢？答案就是——K-means聚类算法！🎯
首先，我们需要收集训练集中所有标注框的数据，包括宽度和高度信息。接着，利用K-means算法对这些数据进行聚类（通常选择k=9，对应常见检测任务的需求）。与传统方法不同，K-means通过计算框中心点的距离而非IoU（交并比），能更高效地找到最优解。💡
具体步骤如下：
1️⃣ 提取数据：从标注文件中提取目标框的宽高；
2️⃣ 初始化簇中心：随机选择k个初始框；
3️⃣ 迭代优化：根据距离重新分配归属，并更新簇中心；
4️⃣ 输出结果：最终得到一组高质量的anchor boxes。
实践证明，这种方法能够显著提升模型性能，同时减少人工设定参数的工作量。💪🎉
通过K-means聚类生成anchor boxes，不仅让AI开发更加智能化，也让目标检测任务变得更加精准高效！🚀
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