yolov5 anchors计算

yolov5中的anchors计算是通过自动anchor计算的方式进行的。在yolov2中，anchor是通过k-means聚类算法得到的，yolov5也是类似的方式。在训练过程中，默认会使用自动anchor计算，即调用check_anchors函数。具体的计算逻辑可以在utils/autoanchor.py文件中找到相关函数。

在yolov5的网络结构配置文件中，默认给出了一组默认的anchors。只有当bpr（best possible recall）小于0.98时才会重新计算anchors。而bpr是根据默认anchors和训练数据中的gt框的宽高之间的差距计算得到的。具体的计算可以参考代码中的metric函数。

相关问题

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。

Default YOLOv5 anchors for COCO data

我可以回答这个问题。Default YOLOv5 anchors for COCO data 是指在使用 YOLOv5 模型进行目标检测时，预设的一组锚点大小和比例，用于生成候选框。这些锚点是根据 COCO 数据集中目标的大小和比例进行计算得出的。