YOLOv7自适应锚框计算
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# 从utils.autoanchor 导入kmean_anchors函数
import utils.autoanchor as autoAnchor
'''
path: 储存yaml文件路径，yaml文件中应包含数据集文件路径
n : 生成锚框的数量
img_size : 图片分辨率尺寸，需要将图片缩放到img_size大小尺寸后再进行锚框计算
thr ： 数据集中标注框宽高比最大阈值，默认是使用 超参文件 hyp.scratch.yaml 中的 “anchor_t” 参数值；默认值是 4.0；自动计算时，会自动根据你所使用的数据集，来计算合适的阈值。
gen ： kmean 聚类算法迭代次数，默认值是 1000
verbose ： 打印所有结果
'''
new_anchors = autoAnchor.kmean_anchors(path=r'D:\yolov7-main\data\K-means.yaml', n=12, img_size=640, thr=3, gen=1000, verbose=False)
print(new_anchors)
结果：
旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境，以支持学习、使用和贡献开源项目。
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