yolov7使用手动设定的锚框值,不使用自适应锚框
时间: 2024-05-19 20:11:52 浏览: 16
是的,YOLOv7使用手动设定的锚框值,而不是自适应锚框。YOLOv7使用的锚框是在COCO数据集上进行了K-means聚类得到的,这些锚框的大小和比例与COCO数据集中的目标的大小和比例相匹配。这些锚框被用来生成候选框,然后网络对这些候选框进行分类和回归。
相比于自适应锚框,手动设定的锚框可以提供更好的性能和稳定性,因为它们是基于数据集上的统计信息得到的。然而,手动设定的锚框需要人工干预,因此需要更多的时间和精力来选择合适的锚框。
相关问题
如何修改代码使yolov7使用自适应锚框值
要修改 YOLOv7 以使用自适应锚框值,您需要更改以下文件:
1. models/yolo.py:在 __init__ 方法中,添加一个名为 self.anchor_auto 的布尔变量,并将其默认值设置为 False。
2. models/yolo.py:在 create_modules 方法中,添加一个名为 self.anchor_grid 的变量,并将其默认值设置为 None。
3. models/yolo.py:在 forward 方法中,如果 self.anchor_auto 为 True,则使用 compute_grid_offsets 方法计算 self.anchor_grid。
4. models/yolo.py:在 forward 方法中,用 self.anchor_grid 替换掉 hard-coded 的锚框值。
5. utils/datasets.py:在 parse_yolo_annots 方法中,如果 self.model_type 中包含 'v7',则使用 compute_grid_offsets_v7 方法计算 self.anchor_grid。
6. utils/datasets.py:在 get_batch_statistics 方法中,如果 self.model_type 中包含 'v7',则使用 compute_grid_offsets_v7 方法计算 self.anchor_grid。
7. utils/general.py:添加 compute_grid_offsets_v7 方法,该方法与 compute_grid_offsets 方法类似,但是它使用自适应锚框值。
8. configs/yolov7.yaml:在模型配置文件中,添加 anchor_auto: true,以启用自适应锚框值。
请注意,这只是一个大致的指南,您需要对代码进行更改和调试以确保正确实现。
如何使yolov7使用自适应锚框,不使用默认锚框值
要使用自适应锚框,您需要在训练和测试过程中指定适当的参数。下面是一些步骤:
1. 在训练过程中,您需要使用`--rect`参数。该参数指定训练过程中要使用的矩形框的大小。例如,如果您希望训练过程中使用大小为640x640的矩形框,则可以使用以下命令:
```
python train.py --img-size 640 --rect
```
2. 在测试过程中,您需要使用`--adaptive`参数。该参数指定是否使用自适应锚框。例如,如果您希望使用自适应锚框进行测试,则可以使用以下命令:
```
python detect.py --weights weights.pt --source test.jpg --adaptive
```
3. 如果需要,您可以进一步调整自适应锚框的参数。这些参数包括`--anchors-instances`和`--anchors-aspect-ratios`。`--anchors-instances`参数指定每个特征图单元的锚框数。`--anchors-aspect-ratios`参数指定每个锚框的宽高比。例如,以下命令将使用3个锚框和3个宽高比进行测试:
```
python detect.py --weights weights.pt --source test.jpg --adaptive --anchors-instances 3 --anchors-aspect-ratios 0.5,1.0,2.0
```
以上是一些基本的步骤,您可以根据自己的需求进一步调整参数。
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