如何更改yolov7中的anchors
时间: 2023-12-18 16:42:24 浏览: 87
要更改Yolov7中的anchors,你需要进行以下步骤:
1. 打开模型配置文件,比如yolov7l.py。
2. 在配置文件中,你会找到默认的anchors,这些anchors是基于COCO数据集在640×640图像大小下的尺寸。[2]
3. 如果你想使用自定义数据集,你可以使用k均值和遗传学习算法来分析你的数据集,从而获得适合你的数据集的预设锚定框。[2]
4. 你可以使用工具库中的autoanchor模块来重新计算anchors。[3]
5. 在autoanchor模块中,你需要提供数据集的路径、预设锚定框的数量、图像大小、聚类的参数等。[3]
6. 运行代码后,你将得到新的anchors。你可以将这些新的anchors替换掉模型配置文件中的默认anchors。[3]
7. 最后,保存并关闭模型配置文件。[1]
通过这些步骤,你就可以成功更改Yolov7中的anchors了。
相关问题
yolov7的anchors
对于YOLOv7的anchors,可以使用自动锚点计算工具来重新计算。可以使用引用中提到的autoanchor模块来计算新的anchors。在这个示例中,使用的是一个名为data.yaml的数据集配置文件,计算出的新的anchors会打印输出。同时,参考提供的博客文章也可以了解有关YOLOv7锚点的更多详细信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5/v7修改初始锚定框anchor(以及utils文件夹的部分py文件报错)](https://blog.csdn.net/m0_60461719/article/details/127067097)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
yolov5修改anchors
根据提供的引用内容,您可以使用以下方法来修改yolov5的anchors:
1. 使用自定义数据集重新计算anchors。您可以使用自定义数据集来计算适合您任务的新anchors。例如,您可以使用autoanchor工具来重新计算anchors。下面是一个示例代码片段,展示了如何使用自定义数据集计算新的anchors:
```
import utils.autoanchor as autoAC
new_anchors = autoAC.kmean_anchors('D:\YOLOv7\yolov7-main\yolov7-main\Wu.v1i.yolov7pytorch\data.yaml', 12, 640, 5.0, 1000, True)
print(new_anchors)
```
2. 修改data.yaml文件中的anchors。您可以直接修改data.yaml文件中的anchors值。在data.yaml文件中,找到anchors字段并更新为新的anchors值。例如,您可以将train和valid路径改成绝对路径,并指定新的anchors值。下面是一个示例data.yaml文件的片段:
```
train: D:\YOLOv7\yolov7-main\yolov7-main\Wu.v1i.yolov7pytorch\train
val: D:\YOLOv7\yolov7-main\yolov7-main\Wu.v1i.yolov7pytorch\valid
nc: 1
names: ['裂缝']
```
以上是两种常见的修改yolov5的anchors的方法。您可以根据您的具体需求选择适合您的方法进行修改。