yolov5增加anchors

要在yolov5中增加anchors，你可以手动计算新的anchors并将其添加到配置文件中。首先，你需要创建一个新的Python文件，比如test.py，并导入utils.autoanchor模块。然后，使用autoAC.kmean_anchors函数来计算新的anchors。这个函数需要传入一些参数，包括数据集的配置文件路径、期望的anchors数量、图像大小、最大边长比例、迭代次数和是否显示聚类结果。最后，将计算得到的新anchors打印出来。你可以将这些新的anchors添加到yolov5的配置文件中，以替换默认的anchors。这样，你就可以使用新的anchors进行训练了。

相关问题

yolov5 6.1 增加anchors

根据引用[1]中的信息，Yolov5在配置文件中默认保存了一些针对coco数据集的预设锚定框。以yolov5s.yaml为例，预设的锚定框尺寸如下：
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32

如果你想在Yolov5 6.1版本中增加anchors，你可以手动修改配置文件中的anchors部分，添加你想要的锚定框尺寸。这样可以根据你的需求来调整锚定框的大小和数量。请确保你的锚定框尺寸符合你的数据集和目标的特点。

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。