yolov5 6.1 增加anchors
时间: 2023-08-06 15:02:46 浏览: 54
根据引用[1]中的信息,Yolov5在配置文件中默认保存了一些针对coco数据集的预设锚定框。以yolov5s.yaml为例,预设的锚定框尺寸如下:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
如果你想在Yolov5 6.1版本中增加anchors,你可以手动修改配置文件中的anchors部分,添加你想要的锚定框尺寸。这样可以根据你的需求来调整锚定框的大小和数量。请确保你的锚定框尺寸符合你的数据集和目标的特点。
相关问题
yolov5增加anchors
要在yolov5中增加anchors,你可以手动计算新的anchors并将其添加到配置文件中。首先,你需要创建一个新的Python文件,比如test.py,并导入utils.autoanchor模块。然后,使用autoAC.kmean_anchors函数来计算新的anchors。这个函数需要传入一些参数,包括数据集的配置文件路径、期望的anchors数量、图像大小、最大边长比例、迭代次数和是否显示聚类结果。最后,将计算得到的新anchors打印出来。你可以将这些新的anchors添加到yolov5的配置文件中,以替换默认的anchors。这样,你就可以使用新的anchors进行训练了。
yolov5四头 anchors
YOLOv5是一种目标检测算法,它使用了一种称为anchors的技术来检测图像中的目标。YOLOv5中使用了四个anchors来预测目标的位置和大小。
Anchors是一组预定义的框,它们被放置在图像上的不同位置和尺度上。YOLOv5中的四个anchors是根据训练数据集的目标尺度进行选择的。这四个anchors通常具有不同的宽度和高度,以适应不同大小的目标。
这四个anchors通常表示为相对于输入图像的比例值。例如,一个典型的anchors可能是(0.1, 0.2, 0.3, 0.4),表示它相对于输入图像的宽度和高度分别为10%、20%、30%和40%。
在YOLOv5中,这四个anchors用于预测目标的边界框。通过对这四个anchors进行调整和变换,可以得到最终的目标边界框。