yolov5中的锚点

在yolov5中，锚点(anchor)是用于生成预测边界框的重要参数。锚点是一组预定义的边界框尺寸，它们被放置在输入图像的不同位置和尺度上。这些锚点与特征图的每个像素位置对应，并且在训练过程中会根据目标边界框与锚点的匹配程度来进行调整。yolov5中的锚点是通过在COCO数据集上进行聚类得到的，聚类算法会根据目标边界框的尺寸统计信息来确定最适合的锚点尺寸。yolov5中通常使用3个锚点来预测不同尺度的对象，这些锚点分别对应于小、中、大尺度的目标。通过使用这些锚点，yolov5能够在不同大小和尺度的图像中有效地检测和预测目标物体。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [『目标检测』YOLO V5(1)：学习笔记](https://blog.csdn.net/libo1004/article/details/110928070)[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: 50%"]
- *2* [YOLO V5 -- 学习笔记](https://blog.csdn.net/DIAJEY/article/details/115590448)[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: 50%"]
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