yolov5 anchors超参数

Yolov5是一种目标检测算法，anchors是其中的超参数之一。在Yolov5中，anchors是用于定义预测框的尺寸和形状的参考点。

Yolov5中的anchors是通过聚类算法自动计算得到的。具体来说，通过对训练集中的真实框进行聚类，可以得到一组适合数据分布的anchors。这些anchors将用于预测目标的位置和大小。

Yolov5中默认使用了3种不同尺度的anchors，每种尺度使用3个anchors。这意味着总共有9个anchors被用于预测目标。这些anchors的尺寸和形状可以根据数据集的特性进行调整。

在Yolov5中，anchors超参数可以在模型配置文件中进行设置和调整。你可以根据自己的数据集和任务需求，调整anchors的尺寸和形状，以获得更好的检测效果。