yolov2聚类提取候选框的好处

YOLOv2聚类提取候选框的好处在于可以通过聚类算法自动地从训练集中提取出一组最具代表性的候选框，并作为模型训练的初始值。这样做的好处有以下几点：

1. 提高模型的训练效率：自动提取的候选框具有代表性，可以有效地减少训练数据的冗余性，从而提高模型的训练效率。

2. 提高模型的泛化能力：自动提取的候选框可以更好地覆盖不同类别物体的特征，从而提高模型的泛化能力和识别精度。

3. 减少手工标注工作量：聚类算法可以自动地从训练集中提取候选框，减少了手工标注的工作量，提高了工作效率。

综上所述，YOLOv2聚类提取候选框的好处主要在于提高了模型的训练效率、泛化能力和减少了手工标注的工作量。