K-means算法是一种无监督学习方法，主要用于数据聚类，即将相似的数据点分组到同一类别中。其基本思想是通过迭代过程，将数据集划分为K个簇（cluster），每个簇由一个中心点（centroid）表示，而簇内的数据点与该簇中心点的距离最小。在计算机视觉中，它常被用于找到图像中物体的锚框。K-means算

41~44目标检测算法综述：R-CNN、SSD和YOLO1.区域卷积神经网络(R-CNN系列)1.1R-CNN使用启发式搜索算法来选择锚框。使用预训练模型对每个锚框提取特征（每个锚框视为一张图片，使用CNN提取特征）。训练SVM进行类别分类（在神经网络之前进行）。训练线性回归模型预测边界框偏移

这里只是对代码的解析，我在写这个解析的时候并没有看后面的内容，只能大概猜一下可能是要干嘛的首先是import相关工具，这里使用pytorch%matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2ltorch.set_printoptions(2)#精简输出精度1.生成锚框接下来是第一个难点，这

向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥锚框数据集：首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置）框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽这样表示我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出

Boundingbox（边界框）和Anchorbox（锚框）是目标检测中两个不同的概念。Boundingbox（边界框）是用来描述目标在图像中位置和范围的矩形框。它由矩形框的左上角和右下角坐标定义，可以用来标记和定位目标物体。在目标检测任务中，模型通过预测目标物体的边界框来实现目标检测和定位。Anchor

前言本文记录用，防止遗忘计算机视觉——SSD和YOLO简介课件（单发多框检测SSD）生成锚框对每个像素，生成多个以它为中心的锚框给定n个大小s1,...,s2,和m个高宽比，那么生

                                 

1.物体检测的派系2.传统方法 3.基于锚框的物体检测算法4.无需锚框的物体检测算法 5.物体检测常用数据集   5.1通用物体检测数据集    

                                        

一.锚框个数计算以及锚框高宽计算二.代码实现defmultibox_prior(data,sizes,ratios):"""生成以每个像素为中心具有不同形状的锚框"""in_height,in_width