yolov7 anchors

YOLOv7是一种目标检测算法，anchors是YOLOv7中的一种重要概念，用于生成候选框。anchors是指在图像中预定义的一些框，这些框的大小和宽高比是固定的，通过这些框可以生成不同大小和宽高比的候选框，从而检测出不同大小和形状的目标。

YOLOv7中使用了三种不同大小的anchors，每种大小的anchors对应着不同大小的目标。具体来说，YOLOv7使用了9个anchors，分别对应着3种不同大小的目标。这些anchors的大小和宽高比是通过聚类算法得到的。

相关问题

yolov5 anchors改进

引用[1]:YOLOv5是一种目标检测模型，它会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。因此，有人提出了一种改进方案来增加YOLOv5对小目标的检测能力。[1]引用[2]:为了检测这种改进是否有效，研究者使用了改进前的YOLOv5l模型和改进后的YOLOv5l模型对VisDrone数据集进行了训练，并在VisDrone测试集中的两张角度较高的图片上进行了检测。结果显示，改进后的模型在小目标检测方面表现更好。[2]

关于YOLOv5的anchors改进，我无法提供具体的信息，因为在提供的引用内容中没有涉及到这个主题。如果你需要更多关于YOLOv5的anchors改进的信息，我建议你查阅相关的研究论文或技术文档，以获取更详细的内容。

yolov7的anchors

对于YOLOv7的anchors，可以使用自动锚点计算工具来重新计算。可以使用引用中提到的autoanchor模块来计算新的anchors。在这个示例中，使用的是一个名为data.yaml的数据集配置文件，计算出的新的anchors会打印输出。同时，参考提供的博客文章也可以了解有关YOLOv7锚点的更多详细信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5/v7修改初始锚定框anchor（以及utils文件夹的部分py文件报错）](https://blog.csdn.net/m0_60461719/article/details/127067097)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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