#  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：

 

# 聚类 # 目标检测 # 深度学习 # 算法
GitHub 加速计划 / yo / yolov7
13.12 K
4.14 K
下载
YOLOv7 - 实现了一种新的实时目标检测算法，用于图像识别和处理。
最近提交(Master分支：2 个月前 )
a207844b - 11 个月前
2c612d33 - 11 个月前
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