yolov5 k-means++代码

以下是一个示例的Yolov5中使用k-means++算法确定默认锚框大小和比例的代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def kmeans_anchors(dataset, num_anchors, num_iterations=1000):
    # 从数据集中提取宽度和高度
    widths = []
    heights = []
    for data in dataset:
        for box in data['boxes']:
            width = box[2] - box[0]
            height = box[3] - box[1]
            widths.append(width)
            heights.append(height)
    
    # 将宽度和高度转换为Numpy数组
    widths = np.array(widths)
    heights = np.array(heights)
    
    # 组合宽度和高度
    sizes = np.stack([widths, heights], axis=1)
    
    # 使用k-means++算法进行聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_anchors, init='k-means++', max_iter=num_iterations)
    kmeans.fit(sizes)
    
    # 获取聚类中心点作为默认锚框
    anchors = kmeans.cluster_centers_
    
    return anchors

# 使用示例
dataset = [...]  # 你的数据集
num_anchors = 9  # 锚框数量
anchors = kmeans_anchors(dataset, num_anchors)
print("Anchors:", anchors)

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的数据集和需求进行适当的修改。此外，你还需要根据你的数据集中边界框的格式进行相应的调整。