Default YOLOv5 anchors for COCO data

我可以回答这个问题。Default YOLOv5 anchors for COCO data 是指在使用 YOLOv5 模型进行目标检测时，预设的一组锚点大小和比例，用于生成候选框。这些锚点是根据 COCO 数据集中目标的大小和比例进行计算得出的。

相关问题

yolov5 anchors改进

引用[1]:YOLOv5是一种目标检测模型，它会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。因此，有人提出了一种改进方案来增加YOLOv5对小目标的检测能力。[1]引用[2]:为了检测这种改进是否有效，研究者使用了改进前的YOLOv5l模型和改进后的YOLOv5l模型对VisDrone数据集进行了训练，并在VisDrone测试集中的两张角度较高的图片上进行了检测。结果显示，改进后的模型在小目标检测方面表现更好。[2]

关于YOLOv5的anchors改进，我无法提供具体的信息，因为在提供的引用内容中没有涉及到这个主题。如果你需要更多关于YOLOv5的anchors改进的信息，我建议你查阅相关的研究论文或技术文档，以获取更详细的内容。

yolov5 anchors计算

yolov5中的anchors计算是通过自动anchor计算的方式进行的。在yolov2中，anchor是通过k-means聚类算法得到的，yolov5也是类似的方式。在训练过程中，默认会使用自动anchor计算，即调用check_anchors函数。具体的计算逻辑可以在utils/autoanchor.py文件中找到相关函数。

在yolov5的网络结构配置文件中，默认给出了一组默认的anchors。只有当bpr（best possible recall）小于0.98时才会重新计算anchors。而bpr是根据默认anchors和训练数据中的gt框的宽高之间的差距计算得到的。具体的计算可以参考代码中的metric函数。