yolov5输出限定锚框

YOLOv5是一种目标检测算法，它的输出包括类别预测和边界框预测。在边界框预测中，YOLOv5使用了限定锚框（Anchors）来预测目标的位置和大小。限定锚框是一组预定义的边界框，每个锚框都有一个固定的宽度和高度，但是它们的中心点位置可以不同。在YOLOv5中，每个像素都会被分配到一个锚框上，然后通过预测偏移量来调整锚框的位置和大小，从而得到最终的边界框。

YOLOv5中的限定锚框是通过聚类算法得到的。具体来说，首先从训练集中随机选择一些样本，然后对这些样本进行K-means聚类，得到一组锚框。在YOLOv5中，每个特征图都有一个对应的锚框集合，这些锚框的大小和数量都不同。在预测时，YOLOv5会根据目标的大小和位置选择最合适的锚框进行预测。