【目标检测】K-means计算anchors_机器不学习我学习的博客-CSDN博客_目标检测k-means
1.K-means算法
（1）定义：
K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。
（2）步骤：
- 随机选择初始化的 k 个样本作为初始聚类中心
； - 针对数据集中每个样本计算它到 k 个聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中；
- 针对每个类别 ，重新计算它的聚类中心 （即属于该类的所有样本的质心）
- 重复上面 2 3 两步操作，直到达到某个中止条件（迭代次数、最小误差变化等）。
（3）优点：
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* 算法复杂度低。
（4）缺点：
- K 值需要人为设定，不同 K 值得到的结果不一样；
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- 对异常值敏感；
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（5）优化：
针对 K-means 算法的缺点，有很多调优方式：数据预处理、合理选择 K 值、采用核函数、
K-means++、ISODATA。
数据预处理
常见的数据预处理方式有：数据归一化，数据标准化。K-means 的本质是基于欧式距离的数据划分算法，均值和方差大的维度将对数据的聚类产生决定性影响。
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合理选择 K 值
K 值的选取对 K-means 影响很大，这也是 K-means 最大的缺点，常见的选取 K 值的方法有：手肘法、Gap statistic 方法。
采用核函数-核 K-means 算法
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K-means++
初始值的选取对结果的影响很大，对初始值选择的改进是很重要的一部分。K-Means++与 K-Means算法不同仅在于初始质心的选择方式不同，表现上，往往优于 K-Means 算法。
优化K个初始化聚类中心的方式：
2.K-means聚类yolo的anchor
在检测任务中，聚类anchor，处理的数据是训练集中所有bbox的宽和高。距离计算方式不是欧氏距离，是1-IOU。计算bbox和聚类中心表示的bbox时，两个bbox的中心是重合的。
anchor聚类前准备：
将训练集中所有需要检测类别的bounding box坐标提取出来。训练数据一般是bbox的4个坐标，我们用的数据是bbox的宽和高，需要将坐标数据转换为框的宽高大小，计算方法很简单：宽 = 右下角横坐标 – 左上角横坐标、高 = 右下角纵坐标-左上角纵坐标。
聚类方式：
(1)初始化K个anchor box：从已经转换成宽和高表示的所有的bbox中随机算则K个bbox作为初始化anchor box;
(2)计算除被选为anchor的每个bounding box与每个anchor box的iou值和距离：两个bbox的中心重叠，如下图所示：
代码：
min_w_matrix = np.minimum(cluster_w_matrix, box_w_matrix) #cluster_w_matrix, box_w_matrix分别代表anchor box和bounding box宽大小
min_h_matrix = np.minimum(cluster_h_matrix, box_h_matrix) #cluster_h_matrix, box_h_matrix分别代表anchor box和bounding box高大小
inter_area = np.multiply(min_w_matrix, min_h_matrix) #inter_area表示重叠面积
IOU = inter_area / (box_area + cluster_area - inter_area)#box_area表示bounding box面积 ;cluster_area表示anchor box面积
通过上面的方式得到两个bbox的Iou，再通过1-Iou得到两个bbox的距离
(3)根据bbox的距离划分每个bbox归属于哪一个聚类中心anchor：bbox与哪一个聚类中心anchor的距离最小，属于哪一个聚类中心anchor;
(4)anchor box更新：所有的bbox划分完以后，这些bbox被分成了K份，要更新聚类中心anchor-求每份bbox的宽高中值大小或均值，将其作为新的聚类中心anchor；
(5)重复操作(2)(3)(4)，直至anchor尺寸不再更新；
(6)计算anchor boxes精确度。
Original: https://blog.csdn.net/baidu_38262850/article/details/125705122
Author: 沙小菜
Title: K-means原理及在检测中的应用
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