kmeans++计算voc数据集的检测并生成anchors的长宽聚类结果的python代码
时间: 2023-11-22 10:54:08 浏览: 108
以下是使用kmeans++算法计算voc数据集检测并生成anchors的长宽聚类结果的Python代码:
```python
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
# 定义聚类数量
num_clusters = 9
# 加载voc数据集中的所有bbox宽高数据
def load_bbox_data(data_path):
bbox_data = []
for filename in os.listdir(data_path):
if filename.endswith('.xml'):
xml_path = os.path.join(data_path, filename)
tree = ET.parse(xml_path)
root = tree.getroot()
for obj in root.iter('object'):
bbox = obj.find('bndbox')
width = int(bbox.find('xmax').text) - int(bbox.find('xmin').text)
height = int(bbox.find('ymax').text) - int(bbox.find('ymin').text)
bbox_data.append([width, height])
return np.array(bbox_data)
# 使用kmeans++算法进行聚类计算
def kmeans_plus_plus(data, k):
center_ids = [np.random.randint(len(data))]
while len(center_ids) < k:
distances = []
for point in data:
distance = np.min(np.sum((point - data[center_ids]) ** 2, axis=1))
distances.append(distance)
center_ids.append(np.argmax(distances))
centers = data[center_ids]
while True:
clusters = [[] for _ in range(k)]
for point in data:
distances = np.sum((point - centers) ** 2, axis=1)
closest_cluster = np.argmin(distances)
clusters[closest_cluster].append(point)
new_centers = np.array([np.mean(cluster, axis=0) for cluster in clusters])
if np.allclose(new_centers, centers):
break
centers = new_centers
return centers
# 对聚类结果进行排序
def sort_clusters(centers):
return centers[np.argsort(centers[:, 0] * centers[:, 1])]
# 输出聚类结果
def print_clusters(centers):
print('Anchors:')
for i, anchor in enumerate(centers):
print(f' - {anchor[0]:.2f}, {anchor[1]:.2f}')
if __name__ == '__main__':
data_path = '/path/to/voc/data'
bbox_data = load_bbox_data(data_path)
centers = kmeans_plus_plus(bbox_data, num_clusters)
sorted_centers = sort_clusters(centers)
print_clusters(sorted_centers)
```
说明:
1. `load_bbox_data`函数用于加载voc数据集中的所有bbox宽高数据。
2. `kmeans_plus_plus`函数使用kmeans++算法进行聚类计算,其中`data`参数为输入数据,`k`参数为聚类数量。
3. `sort_clusters`函数对聚类结果进行排序,按照宽高乘积从小到大排序。
4. `print_clusters`函数输出聚类结果,按照宽高乘积从小到大输出每个anchor的宽和高。
5. 在`main`函数中,先加载voc数据集中的bbox宽高数据,然后使用kmeans++算法进行聚类计算,最后对聚类结果进行排序并输出。