YOLO 锚箱答案 - 爱码网

【问题标题】：YOLO anchor boxYOLO 锚箱
【发布时间】：2019-11-14 01:52:04
【问题描述】：

当我阅读 YOLO 论文时，它说它使用 K-means 制作锚框。但是，当我看到实现此功能的代码时，它似乎将锚大小固定如下。我希望你描述它的确切含义或指出我对此的误解。

谢谢，问候

[yolo] 
mask = 6,7,8
***anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326***

【问题讨论】：

我们需要更多的上下文。
Ctrl-F-ing for "means" in my best guess for the paper 你正在谈论的论文没有提到 K-means。
另外，这不是 Python。
对不起，我没有上下文的不礼貌的问题。我引用的论文是 YOLO9000: Better, Faster, Stronger from below link。 arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf 从第 2 页开始，有“维度集群”部分。它说 YOLO 9000 用 K 方式制作锚盒（不是手工挑选的）。但是从实现这一点的源代码来看，它从下面的配置文件中制作了带有预先固定编号的锚框。请参考下文。 (github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolo9000.cfg) 所以，我很好奇的是：为什么它应该遵循没有 K-means 的锚框信息。再次感谢:)
YOLO9000 配置文件与您在帖子中引用的完全不同。 YOLO9000 和旧配置文件之间的差异看起来与切换到学习锚先验一致。也许您期望模型在运行时实际执行 K-means？

标签： python anchor yolo

【解决方案1】：

Anchor 就像一个单元格的默认边界框。它由每个锚点的宽度和高度组成。

anchors = anchor1_width, anchor1_height, anchor2_width, anchor2_height, ..., anchorN_width, anchorN_height

如果您正在训练 yolov3，您可以使用此代码生成自己的锚点 https://github.com/pjreddie/darknet/issues/597#issuecomment-377370922

对于 yolov2 https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/scripts/gen_anchors.py

在您生成自己的锚点后，将 .cfg 文件中的默认锚点替换为您的锚点

【讨论】：

【解决方案2】：

正如其他答案所述，cfg 文件中的锚框值只是初始值，稍后它将调整为最近的预测对象。您可以使用 K-means 生成自己的锚框，如其他答案中所述。

重要的是，初始值将被调整大小。请参阅 AlexeyAB 的解释。 https://github.com/pjreddie/darknet/issues/568

锚点是初始大小（宽度、高度），其中一些（最接近的到对象大小）将被调整为对象大小 - 使用一些神经网络的输出（最终特征图）：
darknet/src/yolo_layer.c

Lines 88 to 89 in 6f6e475

 b.w = exp(x[index + 2*stride]) * biases[2*n]   / w;   
 b.h = exp(x[index + 3*stride]) * biases[2*n+1] / h;  
x[...] - 神经网络的输出

biases[...] - 锚点

b.w 和 b.h 结果将显示的有界框的宽度和高度在结果图像上

因此，网络不应该预测对象的最终大小，而是应该只将最近锚点的大小调整为对象。

在 Yolo v3 中，锚点（宽度、高度）- 是图像上对象的大小调整为网络大小（cfg 文件中的 width= 和 height=）。

在 Yolo v2 中的锚点（宽度，高度） - 是相对于对象的大小最终的特征图（默认比 Yolo v3 小 32 倍 cfg 文件）。

【讨论】：