anchor设置 yolo_目标检测——YOLO-v2！

在YOLO-v2目标检测算法中，Anchor是指一组预设的边界框，这些边界框的大小和比例是在训练集中通过聚类得到的。YOLO-v2使用KMeans聚类算法来得到预设的Anchor。具体步骤如下：

1. 从训练集中选取一部分样本作为聚类样本；
2. 对聚类样本进行KMeans聚类，得到K个聚类中心；
3. 对聚类中心进行非极大值抑制（NMS），去除高度重叠的聚类中心；
4. 选取剩余聚类中心作为Anchor。

得到预设Anchor之后，YOLO-v2通过比较每个Anchor与目标框的重叠程度来确定目标框的位置和大小。具体来说，对于每个Anchor，如果它与某个目标框的重叠程度（IoU）高于一定阈值，则该Anchor被认为是与该目标框对应的Anchor，然后通过回归的方式预测目标框的位置和大小。