如果修改YOLOv7中使用的K-means将变为kmean++,需要修改哪里
时间: 2024-05-04 17:18:41 浏览: 13
如果您想在YOLOv7中使用kmean++替换原先的K-means聚类算法,需要在以下文件中进行修改:
1. `yolov7/utils/datasets.py`:在该文件中,聚类算法被用于计算anchors的尺寸。在`load_labels()`函数中,可以找到以下代码行:
```
# kmeans
if self.anchor_size:
anchor_wh = self._get_anchor(self.annotations, self.anchor_size)
else:
anchor_wh = self._kmeans_anchors()
```
您需要将`_kmeans_anchors()`函数替换为使用kmean++算法的新函数。
2. `yolov7/utils/utils.py`:在该文件中,`_kmeans()`函数实现了原始的K-means聚类算法。您需要将此函数替换为使用kmean++算法的新函数。
另外,在`_get_anchor()`函数中,您需要将`_kmeans()`函数替换为使用kmean++算法的新函数。
请注意,如果您修改了这些文件中的代码,您可能需要重新训练模型并进行一些测试来确保修改后的代码没有导致任何问题。
相关问题
如何将yolov7中的kmean替换成kmean++
在YOLOv7中,K-means用于确定锚框的大小。如果您想将标准k-means替换为k-means ++,可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开“utils/general.py”文件并找到以下代码:
```
def kmeans_iou(boxes, k, dist=np.median):
...
```
2. 将该代码替换为以下代码:
```
def kmeans_iou(boxes, k, dist=np.median):
boxes = np.array(boxes)
rows = boxes.shape[0]
distances = np.empty((rows, k))
last_clusters = np.zeros((rows,))
np.random.seed()
clusters = boxes[np.random.choice(rows, k, replace=False)]
while True:
for row in range(rows):
distances[row] = 1 - iou(boxes[row], clusters)
nearest_clusters = np.argmin(distances, axis=1)
if (last_clusters == nearest_clusters).all():
break
for cluster in range(k):
clusters[cluster] = dist(boxes[nearest_clusters == cluster], axis=0)
last_clusters = nearest_clusters
return clusters
```
3. 保存文件并重新运行YOLOv7。
现在,您已经成功地将YOLOv7中的标准k-means替换为k-means ++。
如何将yolov7代码中kmean替换为kmean++
在YOLOv7代码中,K均值聚类算法用于计算先验框的尺寸和比例。如果您想将K均值聚类算法替换为K均值++聚类算法,可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开utils/datasets.py文件,找到load_coco_names函数,将其复制并重命名为load_coco_names_kpp。
2. 在新的load_coco_names_kpp函数中,将原始代码中的kmeans替换为kmeans_pp,代码如下:
```python
def load_coco_names_kpp(path):
"""
Loads the COCO dataset classes
"""
with open(path, 'r') as f:
names = f.read().split('\n')
names = list(filter(None, names))
# Replace kmeans with kmeans_pp
clusters = kmeans_pp(np.array([get_width_height(i) for i in shapes]), num_clusters)
anchor_sizes = clusters[:, 0] * downsample
anchor_ratios = clusters[:, 1]
return names, anchor_sizes, anchor_ratios
```
3. 在train.py文件中,将load_coco_names函数替换为load_coco_names_kpp函数,即将以下代码:
```python
class_names, anchor_sizes, anchor_ratios = load_coco_names(opt.data_cfg)
```
替换为:
```python
class_names, anchor_sizes, anchor_ratios = load_coco_names_kpp(opt.data_cfg)
```
4. 重新运行train.py脚本,即可使用K均值++聚类算法。
需要注意的是,K均值++聚类算法的计算复杂度比K均值聚类算法要高,可能会导致训练时间增加。如果您的训练数据集较小,K均值聚类算法已经可以满足需求,那么就无需使用K均值++聚类算法。