【AI面试】YOLO 如何通过 k-means 得到 anchor boxes的？Yolo、SSD 和 faster rcnn 的正负样本定义

如果你的项目中有目标检测相关的内容，那么本篇内容就一定要好好看看。不会的看到了理解下，会的看看是不是和自己理解的一样。

一、YOLO 如何通过 k-means 得到 anchor boxes的？

YOLOv2 和 YOLOv3是目标检测领域中非常流行的算法，它们都使用了anchor boxes来提高检测的准确率。这些anchor boxes是通过在训练数据集上应用k-means聚类算法来确定的，目的是找到最能代表训练数据集中所有对象的宽高比例的anchor boxes。

以下是使用k-means算法确定YOLOv2和YOLOv3中anchor boxes尺寸的过程详解：

1. 收集训练数据集中所有对象的宽度和高度

首先，需要遍历训练数据集中的所有图像，并记录下图中每个对象的宽度和高度。这些宽度和高度需要根据输入图像的尺寸进行归一化，确保其值处于0到1之间，这是因为在实际应用中，输入图像的尺寸可能会有所不同。

2. 应用k-means聚类算法

使用收集到的所有对象的宽度和高度作为聚类算法的输入，应用k-means聚类算法来找到k个最能代表数据的聚类中心。在YOLOv2和YOLOv3中，k通常是人为指定的，例如，

• YOLOv2