yolov1锚框是怎么确定的

在YOLOv1中，锚框（anchor box）的概念并没有被引入。相反，YOLOv1采用了一种称为“Cell-based”的思想。

具体来说，YOLOv1将输入图像分成 S × S 个网格（grid），每个网格预测 B 个边界框（bounding box）以及这些边界框对应的置信度（confidence score）和类别概率（class probabilities）。每个边界框包含 5 个参数：中心坐标 (x, y)，宽度 w 和高度 h，以及置信度 c。每个边界框还预测 C 类的概率，因此每个网格的输出大小为 B × (5 + C)。

在YOLOv1中，每个边界框都是“相对”于其所在的网格位置和大小进行预测的，而不是像锚框那样是“绝对”大小和位置的预测。这意味着，对于不同大小和形状的物体，YOLOv1可能不会预测到最佳的边界框。

虽然YOLOv1没有锚框的概念，但是其思想为后来的锚框方法奠定了基础。

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YOLOv2锚框是怎么确定的

在YOLOv2中，锚框的确定是通过聚类得到的。具体来说，首先需要选择一组代表性的训练集，并将训练集中的所有目标框按照宽高比进行归一化。然后，使用k-means算法将这些归一化后的目标框聚类成预设的锚框数量。YOLOv2中使用了5个不同大小的锚框，因此需要将训练集中的目标框聚类成5个簇。这里的距离度量使用的是两个矩形框之间的IoU（Intersection over Union），可以通过调整k-means算法中的k值来控制锚框数量。聚类得到的锚框可以在训练过程中用于生成候选框，并用于预测目标的位置和大小。

yolov2锚框是怎么确定的

在YOLOv2中，使用了锚框（anchor boxes）来替代YOLOv1中的单个边界框。锚框是预定义的一组框，每个锚框具有不同的长宽比和大小。在YOLOv2中，每个单元格预测了多个锚框，每个锚框包含5个预测值，分别是中心坐标、宽度、高度以及目标类别的置信度。

锚框的大小和长宽比是通过对训练集中目标框进行聚类得到的。具体来说，先将训练集中目标框进行缩放，然后通过k-means聚类算法将它们聚成k个簇。每个簇的中心即为一个锚框，在YOLOv2中使用了5个锚框，因此k=5。

在聚类时，YOLOv2使用了IOU作为距离度量，同时考虑了长和宽的比例关系。具体来说，对于每个目标框，先计算它与所有锚框的IOU值，然后将IOU最大的锚框与该目标框进行匹配。匹配完成后，统计所有匹配的目标框，计算它们的宽度和高度的中位数，作为该锚框的大小。最后，将所有锚框的大小和长宽比归一化到[0,1]范围内。