yolov7使用kmean++计算初始锚框

是的，YOLOv7使用k-means++算法来计算初始锚框。具体来说，这个算法首先从训练集中选择一些随机点作为初始聚类中心，然后通过计算每个训练样本和这些聚类中心的距离来将每个样本分配到最近的聚类中心。接着，根据分配到每个聚类中心的样本计算出新的聚类中心，并重复这个过程直到聚类中心的变化小于某个阈值或达到最大迭代次数为止。

在YOLOv7中，使用k-means++算法来计算初始锚框的中心点，然后将这些中心点作为初始锚框的中心，并根据训练集中的目标框的尺寸和比例来计算初始锚框的大小和长宽比。这样可以使得YOLOv7在不同的目标检测任务中具有更好的适应性和泛化能力。