yolo k-means

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它的特点是能够实现实时目标检测。而K-means是一种聚类算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。在YOLO中，K-means算法被用于生成先验框（anchor boxes），这些先验框用于检测不同尺寸和比例的目标。

YOLO算法通过将输入图像划分为网格，并在每个网格单元中预测目标的边界框和类别。为了提高检测的准确性，YOLO使用了先验框来捕捉不同尺寸和比例的目标。而K-means算法则用于根据训练数据集中的目标框来确定这些先验框的尺寸和比例。

具体来说，K-means算法首先从训练数据集中随机选择K个目标框作为初始的聚类中心。然后，对于每个训练样本中的目标框，计算其与K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。接下来，根据分配给每个聚类中心的目标框，更新聚类中心的位置。重复这个过程直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

通过K-means算法，YOLO能够生成一组先验框，这些先验框能够覆盖不同尺寸和比例的目标。这样，在进行目标检测时，YOLO可以根据这些先验框来预测目标的位置和类别。

相关问题

K-means yolo

### K-means算法在YOLO目标检测框架中的应用

#### 使用K-means优化锚点框设计
为了提高YOLO模型的性能，在训练前使用K-means聚类分析来确定最优数量和形状的先验边界框（即锚点）。传统上，YOLO采用固定的宽高比例作为默认锚点尺寸。然而，不同类别物体的真实标注框大小差异很大。因此，通过收集所有训练样本中标记好的真实框，并对其进行K-means++聚类处理，可以获得一组更贴合数据集分布特点的基础模板。

具体实现如下：

1. **准备数据**
将整个训练集中所有的ground truth bounding boxes提取出来形成集合B={b₁,b₂,...,bn}[^1]。

2. **定义距离度量方式**
对于两个矩形r=(w,h)，其间的相似程度d(r,r')不简单地按照欧氏几何计算，而是基于交并比(IoU)指标：
\[
d(r_i,c_j)=1-\frac{\text{IOU}(r_i,c_j)}{|r_i\cap c_j|}
\]
这样做的好处是可以让那些具有较高重叠率的对象更容易被分配给同一个簇中心c_j。

3. **执行k-means++
应用标准的k-means++流程迭代更新质心位置直到收敛为止。最终得到k个代表性的anchor box shapes {a_1,a_2,…,a_k}。

4. **调整网络配置文件**
修改YOLOv3.cfg或其他版本对应的配置文档里关于`anchors`字段的内容，填入新生成的最佳参数组合。

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

def iou(box, clusters):
    """
    计算单个box与其他cluster之间的iou值
    :param box: 单个gt bbox (width,height)
    :param clusters: 所有候选anchor shape [(w0,h0),(w1,h1),...,(wk-1,hk-1)]
    :return: IoUs between this gt_bbox and all anchors.
    """
    x = np.minimum(clusters[:, 0], box[0])
    y = np.minimum(clusters[:, 1], box[1])

    intersection = x * y
    area_box = box[0] * box[1]
    areas_clusters = clusters[:, 0] * clusters[:, 1]

    union = area_box + areas_clusters - intersection
    return intersection / union


def avg_iou(boxes, clusters):
    """Calculate average IOU"""
    return np.mean([np.max(iou(boxes[i], clusters)) for i in range(boxes.shape[0])])


def kmeans(boxes, k=9):
    num_boxes = boxes.shape[0]
    
    distances = np.empty((num_boxes,k))
    last_nearest=np.zeros((num_boxes,))
    
    np.random.seed()
    clusters = boxes[np.random.choice(num_boxes,k,False)] 

    while True:
        for icluster in range(k): 
            distances[:,icluster]=1-iou(boxes,clusters[[icluster]])
        
        nearest=np.argmin(distances,axis=1)

        if(np.all(last_nearest==nearest)):
            break
        
        for cluster in range(k):
            clusters[cluster]=np.median(
                boxes[nearest==cluster],
                axis=0
            )

        last_nearest=nearest
    
    return clusters

# Example usage with dummy dataset
dummy_bounding_boxes=np.array([[1.,1.],[2.,2.],[3.,3.]])
optimal_anchors=kmeans(dummy_bounding_boxes,k=3)
print('Optimized Anchors:', optimal_anchors.tolist())

在yolov5里将K-means改为K-means++

YoloV5使用的是K-means聚类算法来确定锚框（anchor boxes）的大小和比例。K-means算法是一种基于随机初始化的聚类算法，而K-means++算法则是一种改进的K-means算法，通过更智能的初始化方式来提高算法的性能。

如果你想在YoloV5中将K-means算法改为K-means++算法，可以按照以下步骤进行：

1. 打开yolo/data/datasets.py文件，找到load_all()函数。

2. 在该函数中，找到以下代码：

anchors = create_anchors(dataset, num_clusters=kmeans_iterations, output=anchor_output_path)

这段代码中的create_anchors()函数就是使用K-means算法来确定锚框大小和比例的函数。

3. 将上述代码替换为以下代码：

anchors = create_anchors_kmeanspp(dataset, num_clusters=kmeans_iterations, output=anchor_output_path)

这段代码中的create_anchors_kmeanspp()函数是使用K-means++算法来确定锚框大小和比例的函数。

4. 打开yolo/utils/general.py文件，找到以下代码：

def kmeans(boxes, k, dist=np.median):
    ...

这段代码是K-means算法的实现代码。

5. 将上述代码替换为以下代码：

def kmeanspp(boxes, k, dist=np.median):
    ...

这段代码是K-means++算法的实现代码。

6. 保存文件并重新运行YoloV5即可使用K-means++算法来确定锚框大小和比例。