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。