✨K-means计算Anchor Boxes | 聚类神器来啦✨

在目标检测任务中，选择合适的Anchor Boxes至关重要！🧐 传统方法通常依赖人工经验，但效率低且效果有限。这时，K-means聚类算法登场啦！🚀 K-means通过计算数据点之间的距离，自动筛选出最优的Anchor Boxes，让模型训练更高效精准。

首先，准备数据集并提取所有标注框的宽高信息。接着，利用K-means算法对这些数据进行聚类（k值可根据需求设定）。通过不断迭代优化，最终得到一组代表性的Anchor Boxes。💡 这些Anchor Boxes不仅覆盖了大部分目标尺寸，还显著提升了检测精度！

这项技术广泛应用于YOLO、SSD等主流检测框架中，堪称提升性能的秘密武器！🎯 如果你也想轻松搞定Anchor Boxes，不妨试试K-means聚类吧！💪

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