yolov5 anchor

Yolov5中引入了自适应锚定框（Auto Learning Bounding Box Anchors），这是其他Yolov系列算法所没有的。默认情况下，Yolov5保存了针对COCO数据集的预设锚定框。在Yolov5的配置文件中（例如yolov5s.yaml），为640x640图像大小预设了锚定框的尺寸。这些预设锚定框的大小根据不同的特征图层进行了设置，分别对应P3、P4和P5。

然而，如果在使用Yolov5进行训练时效果不理想（仅考虑预设锚定框这个因素），Yolov5并没有自动计算锚定框。在核查默认锚定框是否符合要求时，它会计算最佳召回率是否大于0.98。如果不符合要求，你可以手动计算适合自己数据集的锚定框。即使你的数据集中目标的宽高比最大值小于4，预设的锚定框也不一定是最合适的。

因此，在使用Yolov5时，你可以根据自己的数据集特点，手动计算适合的锚定框，以获得更好的训练效果。