Yolov3中的自定义锚点答案

【问题标题】：Custom anchors in Yolov3Yolov3中的自定义锚点
【发布时间】：2020-11-14 09:38:19
【问题描述】：

我正在使用 Yolov3 在我的自定义数据集上训练对象检测器。传统上，在 Yolo 中，您有多种对象类，因此您可以获得很好的锚点组合。就我而言，我只有一个对象类，它的尺寸非常相似。因此，当我使用 K-means 对维度进行聚类时，我得到了 9 个大小非常相似的锚点……这似乎适得其反。

事实上，我尝试了一些随机的锚大小，它们并不完全相似，并且比使用 9 个相似的锚得到了更好的结果。所以我想知道，1 类对象检测器的最佳锚点策略是什么？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras object-detection yolo

【解决方案1】：

这就是作者所说的锚框here：

仅当您是神经检测网络方面的专家时 - 重新计算来自 cfg 文件的数据集宽度和高度的锚点： darknet.exe 检测器 calc_anchors 数据/obj.data -num_of_clusters 9 -width 416 -height 416 然后在 cfg 文件中的 3 个 [yolo] 层中的每一个中设置相同的 9 个锚点。但是你应该改变索引为每个 [yolo] 层锚定掩码 =，因此对于 YOLOv4 1st-[yolo]-layer 的 anchors 小于 30x30，第二层小于 60x60，剩余第 3 个，反之亦然 YOLOv3。你也应该在每个之前更改过滤器=（类+ 5）* [yolo]-层。 如果许多计算出的锚点不适合适当的层 - 然后尝试使用所有默认锚点。

所以要训练对象尺寸非常相似的单类对象检测器，那么：

如上所述使用默认锚框
在cfg 中使用random=0

要了解锚框的概念，请通过this 讨论。

另外，由于Yolov4 现在可用，建议您使用它以获得更好的accuracy/mAP。如果您想坚持使用Yolov3，请使用Yolov3-spp 或Yolov3_5l 以获得更好的结果。

【讨论】：

谢谢，我实际上正在使用 Yolov3 的自定义 Keras 实现。我尝试使用默认锚点，但效果不佳。
@MikeAzatov 我明白了！说到 Keras Yolov3，我用过这个repo。对我来说，默认锚点和生成的锚点都运行良好，但它适用于多个类，虽然没有尝试使用这个 repo 的单类检测器。对于单个班级，已使用此 repo 并且与默认锚点配合良好。
感谢您的信息。我正在使用这个：github.com/qqwweee/keras-yolo3。我得到了不错的结果，但只是想获得最佳结果。目前正在尝试找出 Yolov4。你知道一个好的回购吗？在 Keras 中更受欢迎？
啊，好吧！我遇到的Yolov4 的唯一 Keras 存储库是 this 之一。如果您可以不使用Keras，那么我之前提到的repo 在灵活性、功能和支持方面是最好的
谢谢，我会试一试。到目前为止，我一直在努力让 Yolov4 的官方 tensorfow 实现工作。