yolov5是🐶什么🐅手游（yolov5 anchor是什么）

1、yolov5是什么🐞手游

YOLOv5 是一款图像识别算法，而🐴不是手游。

2、yolov5 anchor是什么🕸

YOLOv5 锚🐶框🐬

YOLOv5 中的锚框是一种预先定义的边界框，用于指导模🐒型预测对象的位置和大小。它们在训练期间用于生成边界框在 ground truth 推，理。期间用于预测边🐠界框

锚🐬框的目🐝的是：

降低模🐵型复杂度：锚框将预测任务简化为分类问题，即预测对象是否位于给定锚框内。

提升预测精度：根据数据集中对象的尺寸和形状选择🐈适当的锚框有助于提高预测的精度。

YOLOv5 中锚🐟框的结构：

每个🐵 YOLOv5 锚框由以下参数定义：

中心点：(cx, cy)：锚框的中心点坐标，通常表示为相对于图片尺寸的归一化值🦋。

宽和高：(w, h)：锚框的宽🌺度和高度，也🐼通常表示为归一化值。

尺度和高宽比：(s, r)：锚框的尺度（代表面🦢积大小和高宽比）。

锚🦊框的生成🌿：

YOLOv5 根据数🐎据集中的对象尺寸和形状使用 k均值聚类算法生成一组锚框聚类算法。将 ground truth 边界框分配给最接近🦁的锚框，并。优化锚框的参数以最小化聚类误差

锚框在🐼推🌾理中的使用：

在推理期间，YOLOv5 将输入图像划分为网格。对，于每个网🦢格单元模型🐕将：

1. 预测一个置信度分🐋数，表示对象存在于该网🐛格单元的可能性。

2. 对于💐每个锚框，预测相对于该锚框的偏移量 (t_x, t_y, t_w, t_h)。

然后，使，用预测的偏移量🐳来调整锚框的位置和大小得到最终的边界框预测。

3、yolov5的map是什🌸么意思🌳

mAP（平均🐞精度均值）

4、yolov5数据🌾集是🌼什么格式

YOLOv5 数据集🌴通常采用以下格🐎式：

JPEG（.jpg）

PNG（.png）

TIFF（.tif）

BMP（.bmp）

a. TXT 格式（带有相🦁对路径）

`class_id`：类别🐞 ID

`x_center`：边界框中心点相对于图像宽🐯度的归一化 x 坐标

`y_center`：边界框中心点相对于🌾图像高度的🐳归一化 y 坐标

`width`：边界框相🐠对🌴于图像宽度的归一化宽度

`height`：边界框相对于图像高度的归一化高度🦟

b. JSON 格🐴式🐦

"images": [

"file_name": "image1.jpg",

"width": 1280,

"height": 720,

"id": 1

},

...

"annotations": [

"image_id": 1,

"category_id": 3,

"bbox": [

456,

287,

213,

128

],

"id": 1

},

...

"categories": [

"id": 1,

"name": "person"

},

...

`images`：包含图像元数据的🕊数组（文件名称🦅、尺寸、ID）

`annotations`：包含标注🪴信息的数组（图像 ID、类 ID、别边界框、ID）

`categories`：包含类别名🪴称及其对应的的 ID 数组

c. OpenCV XML 格式🐎

3

456

287

669

415

...

...

`images`：包含🌳图像元数据的列表（ID、名、称尺寸）

`box`：包含标注信息的列表（类别标签🐕、边界框坐标）