yolov7如何更改初始锚框

YoloV7中的初始锚框是通过对训练集的目标进行聚类得到的，因此如果你想更改初始锚框，你需要重新对训练集进行聚类，并使用新的聚类结果来生成新的锚框。

以下是一些实现步骤：

1.使用目标检测数据集中的目标框来进行聚类，可以使用k-means或其他聚类算法。

2.计算新的锚框，可以手动计算或使用现有的工具库，如anchor-boxes库。

3.将新的锚框应用于模型，可以通过修改相应的配置文件来实现。

需要注意的是，更改初始锚框可能会导致训练过程的不稳定，因此建议在进行更改之前进行充分的实验和评估。

相关问题

yolov7使用自适应锚框，而不是yolov7.yaml中的初始锚框值，应如何修改代码

如果你想使用自适应锚框，可以在`models/yolo.py`文件中的`__init__`方法中修改`self.anchors`的值。在原来的代码中，`self.anchors`是从`*.yaml`文件中读取的，但如果你想使用自适应锚框，则需要将其替换为自适应锚框的值。

具体来说，你需要计算自适应锚框的值，并将其作为一个list传递给`self.anchors`。比如，如果你想用3个自适应锚框，每个锚框的大小分别是32x32、64x64和128x128，那么你可以这样修改代码：

# 修改 self.anchors 的值
self.anchors = [
    [(10, 13), (16, 30), (33, 23)],
    [(30, 61), (62, 45), (59, 119)],
    [(116, 90), (156, 198), (373, 326)]
]

# 修改成自适应锚框的值
self.anchors = [
    [(32, 32), (64, 64), (128, 128)],
    [(32, 32), (64, 64), (128, 128)],
    [(32, 32), (64, 64), (128, 128)]
]

这里的意思是，每个检测层（即`self.m`中的每个`nn.Sequential`块）都有3个锚框，每个锚框的大小分别是32x32、64x64和128x128。注意，这里的锚框大小是指相对于输入图像的，即在图像上的大小可能会有所不同。

在yolov7中怎么更改初始锚框的参数

在 YOLOv7 中更改初始锚框的参数需要修改 `yolov7/models/yolo.py` 文件中的 `__init__` 函数。具体步骤如下：

1. 打开 `yolov7/models/yolo.py` 文件。

2. 找到 `__init__` 函数。

3. 在函数中找到 `self.anchors` 语句，它定义了初始锚框的参数。

4. 修改 `self.anchors` 的值，以更改初始锚框的参数。`self.anchors` 是一个二维数组，每个元素是一个包含两个浮点数的列表，分别表示宽度和高度。

例如，如果我们想要将初始锚框的宽度和高度都增加一倍，我们可以将 `self.anchors` 修改为以下内容：

self.anchors = [
    [2.0, 2.0],
    [2.0, 4.0],
    [4.0, 2.0],
    [4.0, 4.0],
    [4.0, 8.0],
    [8.0, 4.0],
    [8.0, 8.0],
    [8.0, 16.0],
    [16.0, 8.0],
]

5. 保存文件，并重新运行 YOLOv7 模型。