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[DL]YOLO中anchor box是如何通过聚类确定的

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k-means需要有数据,中心点个数是需要人为指定的,位置可以随机初始化,但是还需要度量到聚类中心的距离。这里怎么度量这个距离是很关键的。
距离度量如果使用标准的欧氏距离,大盒子会比小盒子产生更多的错误。例(100-95)^2=25, (5-2.5)^2=6.25因此这里使用其他的距离度量公式。聚类的目的是anchor boxes和临近的ground truth有更大的IOU值,这和anchor box的尺寸没有直接关系。自定义的距离度量公式:
d(box,centroid)=1-IOU(box,centroid)
到聚类中心的距离越小越好,但IOU值是越大越好,所以使用 1 – IOU,这样就保证距离越小,IOU值越大

[DL]YOLO中anchor box是如何通过聚类确定的

代码实现主要是AlexeyAB/darknet中scripts/gen_anchors.py,这里根据yolov2,yolov3的版本不同进行部分修改。yolov2的配置文件yolov2.cfg需要的anchors是相对特征图的,值很小基本都小于13;yolov3的配置文件yolov3.cfg需要的3个anchors是相对于原图来说的,相对都比较大。还有输入图片的大小(32的倍数)对于输出也是有影响的。
例:
yolov2.cfg中[region] anchors =  0.57273, 0.677385, 1.87446, 2.06253, 3.33843, 5.47434, 7.88282, 3.52778, 9.77052, 9.16828
yolov3.cfg中[region] anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326

这是其中的yolov3的结果

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