in yolov2-tiny.cfg ，锚定为： -
anchors = 0.57273, 0.677385, 1.87446, 2.06253, 3.33843, 5.47434, 7.88282, 3.52778, 9.77052, 9.16828
这些值是什么？是高度，宽度还是什么？有人可以向我解释一下。
这些数字是宽度和高度。如果您将这些数字分组，则会形成一组宽度和高度，例如此
(0.57273, 0.677385), (1.87446, 2.06253), (3.33843, 5.47434), (7.88282, 3.52778), (9.77052, 9.16828)
您可以看到，有5个括号，这意味着每个网格有5个不同的锚盒。例如，Yolo将输入图像划分为13x13网格，因此每个网格将有5个通讯员锚点。这些值仅是初始值或作者设置的默认值，后来盒子将调整的大小。因此，网络将将最近的锚盒的大小调整为预测对象的大小。
为什么5？对于Yolo V2，它有5个锚盒，而Yolo V3有9个锚盒，可用于更高的IOU。
如何为您的自定义数据集生成锚点？您必须使用K-均值聚类来生成锚。例如，使用Alexey的仓库：https：//github.com/alexeyab/darknet/blob/master/scripts/gen_anchors.py
有关更多详细讨论，请参阅GitHub链接：https：//github.com/pjreddie/darknet/issues/568
有关锚盒和K-Means聚类的更多详细信息，请跳至第3节https://medium.com/@vivek.yadav/part-1-generating-anderating-ander-ander-boxes-for-for-yolo-yolo--yolo-like-network-network-network-wehicle-detection-using-kitti-dataset-b2fe033e5807