yolov5 k-means聚类锚框

聚类锚框是目标检测算法中的一项重要技术，可以用于确定网络中使用的默认锚框的大小和比例。在YOLOv5中，使用k-means算法对训练集中的真实边界框进行聚类，从而得到一组合适的锚框。

具体步骤如下：
1. 收集训练集中的真实边界框信息。一般来说，可以从标注数据中提取出目标物体的宽度和高度。
2. 初始化k个聚类中心点。可以随机选择k个真实边界框作为初始聚类中心。
3. 根据某种距离度量准则（如欧氏距离或IoU），将每个真实边界框分配到最近的聚类中心。
4. 更新聚类中心点的位置，计算每个聚类的新中心点。
5. 重复步骤3和步骤4，直至聚类中心点的位置不再变化或者达到预定的迭代次数。
6. 最终得到k个聚类中心点，这些中心点代表了一组合适的锚框。