使用K-means算法對anchors進行聚類--原理與實操

1.爲何需要K-means 在基於anchors的目標檢測算法中，anchors一般都是通過人工進行設計的，例如SSD，Faster-RCNN，設計了3種大小、3種寬高比的anchors。但是通過人工選定anchors會有一個很明顯的弊端，那就是不能夠和好的適應不同的數據集，如何anchors和目標數據集種待檢測的物體尺寸差異較大，則會對模型的檢測效果產生很大影響。因此通過某種算法，基於數據集中待

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