autoanchor: thr=0.09: 1.0000 best possible recall, 9.00 anchors past thr

这段文字的意思是在进行目标检测时，使用了一种名为"autoanchor"的算法，设置了一个阈值(thr=0.09)，并且在该阈值下获得了最佳的召回率(1.0000)，超过了该阈值的9个anchors被认为是可行的。通常情况下，目标检测算法会将输入图像分割成多个较小的区域，这些区域被称为"anchors"，然后算法会尝试在每个anchor中寻找目标物体。该算法使用"autoanchor"的目的是为了自适应地确定合适的anchor大小和数量，以提高检测精度。

相关问题

YOLO算法中是怎么设定thr=0.25: 0.9964 BPR, 5.54 anchors past thr, n=12, img_size=640, metric_all=0.281/0.716-mean/best, past_thr=0.469-mean。

作为 C知道，我可以回答这个问题。在YOLO算法中，thr=0.25是指阈值为0.25，用于过滤掉置信度低于该值的边界框。这个值的设定可以影响模型的精度和召回率。其他的参数和指标，如BPR、anchors、n、img_size、metric_all等，都是用来评估模型性能的指标。

def print_result(self, centers): whs = self.whs centers = centers[np.argsort(centers.prod(1))] x, best = self.metric(whs, centers) bpr, aat = ( best > self.thresh).mean(), (x > self.thresh).mean() * self.n logger.info( 'thresh=%.2f: %.4f best possible recall, %.2f anchors past thr' % (self.thresh, bpr, aat)) logger.info( 'n=%g, img_size=%s, metric_all=%.3f/%.3f-mean/best, past_thresh=%.3f-mean: ' % (self.n, self.size, x.mean(), best.mean(), x[x > self.thresh].mean())) logger.info('%d anchor cluster result: [w, h]' % self.n) for w, h in centers: logger.info('[%d, %d]' % (round(w), round(h)))

这是一个函数的定义，用于输出anchor boxes聚类结果。函数参数有self和centers，其中self代表类的实例本身，centers是经过聚类算法得到的簇中心点坐标。函数首先对centers按照簇大小从小到大排序，然后根据阈值计算最佳召回率和超过阈值的anchor boxes个数。接着输出一些聚类结果指标，包括平均和最好的指标值以及超过阈值的anchor boxes的平均值。最后输出每个anchor box的宽度和高度。