yolov5中自己计算anchor的代码

在 YOLOv5 中，自适应锚框（Adaptive Anchors）的计算是在 `yolo.py` 文件中的 `create_grids` 函数中实现的。下面是相关代码的简要解释：

def create_grids(self, img_size=640, stride=self.stride):
    # 计算特征图大小
    grid_sizes = [img_size // s for s in stride]  # [80, 40, 20]
    # 计算锚框比例
    anchor_ratios = [(1.0, 1.0), (1.4, 0.7), (0.7, 1.4)]

    # 计算锚框的尺寸
    anchors = []
    for r in anchor_ratios:
        for s in stride:
            anchors.append((int(r[0] * s), int(r[1] * s)))  # 不同尺度下的锚框尺寸

    # 计算每个特征图上的锚框数量
    num_anchors = len(anchor_ratios) * len(stride)  # 每个特征图的锚框数量
    self.num_anchors = num_anchors
    self.anchor_grid = torch.tensor(anchors).float() / torch.tensor(stride).float().view(-1, 1, 1)
    self.anchor_wh = self.anchor_grid.clone().view(len(stride), -1, 2)

该函数首先计算了三个特征图的大小（在输入图像大小为 640 的情况下），即 `[80, 40, 20]`。然后，它定义了三种不同的锚框比例（即高宽比），分别为 `(1.0, 1.0)`、`(1.4, 0.7)` 和 `(0.7, 1.4)`。接下来，对于每个比例和每个特征图尺寸，计算了对应的锚框尺寸，将它们存储在一个列表中。然后，计算了每个特征图上的锚框数量，并使用 `torch.tensor` 将锚框列表转换为张量。最后，将锚框张量除以步幅张量，得到每个锚框在特征图上的位置，存储在 `anchor_grid` 中。同时，将 `anchor_grid` 重新排列成 `(len(stride), num_anchors, 2)` 的张量，存储在 `anchor_wh` 中。这些计算结果将用于后续的预测和损失计算。