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。