yolov5锚框预测

Yolov5使用的是基于anchor的目标检测方法，其在预测过程中会生成多个anchor框，然后根据预测结果来匹配对应的anchor框，从而确定目标的位置和类别。

在Yolov5中，anchor的数量和大小是根据数据集来确定的。在训练之前，首先需要对数据集进行聚类，将所有目标的宽高比例计算出来，并进行聚类得到K个簇，然后将每个簇的中心作为anchor大小。

在预测过程中，Yolov5会生成SxS个anchor框，其中S是网格单元的数量。对于每个网格单元而言，会生成B个anchor框。每个anchor框包含5个信息：x、y、w、h和置信度。其中x、y表示anchor框左上角坐标相对于当前网格单元左上角的偏移量，w、h表示anchor框的宽高，置信度表示该anchor框包含目标的概率。