YOLOv3使用笔记——Kmeans聚类计算anchor boxes

anchor boxes用来预测bounding box，faster rcnn中用128*128,256*256,512*512,分三个尺度变换1：1,1：2,2：1,共计9个anchor来预测框，每个anchor预测2000个框左右，使得检出率提高很多。YOLOv2开始增加了anchor机制，在v3中增加到9个anchor。例如yolov3-voc.cfg中这组anchor，anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326，由作者通过聚类VOC数据集得到的，20类目标中大到bicycle、bus，小到bird、cat，目标大小差距很大，如果用自己的数据集训练检测目标，其中部分anchor并不合理，本文记录下在自己的数据集上聚类计算anchor，提高bounding box的检出率。

原工程：https://github.com/lars76/kmeans-anchor-boxes

Joseph Redmon论文数据avg iou在67.2，该作者验证在k=9时，多次迭代在VOC 2007数据集上得到avg iou在67.13，相差无几。

修改的example.py

import glob
import xml.etree.ElementTree as ET
 
import numpy as np
 
from kmeans import kmeans, avg_iou
 
ANNOTATIONS_PATH = "Annotations"
CLUSTERS = 9
 
 
def load_dataset(path):
  dataset = []
  for xml_file in glob.glob("{}/*xml".format(path)):
    tree = ET.parse(xml_file)
 
    height = int(tree.findtext("./size/height"))
    width = int(tree.findtext("./size/width"))
 
    for obj in tree.iter("object"):
      xmin = int(obj.findtext("bndbox/xmin")) / width
      ymin = int(obj.findtext("bndbox/ymin")) / height
      xmax = int(obj.findtext("bndbox/xmax")) / width
      ymax = int(obj.findtext("bndbox/ymax")) / height
 
      xmin = np.float64(xmin)
      ymin = np.float64(ymin)
      xmax = np.float64(xmax)
      ymax = np.float64(ymax)
      if xmax == xmin or ymax == ymin:
         print(xml_file)
      dataset.append([xmax - xmin, ymax - ymin])
  return np.array(dataset)
 
if __name__ == '__main__':
  #print(__file__)
  data = load_dataset(ANNOTATIONS_PATH)
  out = kmeans(data, k=CLUSTERS)
  #clusters = [[10,13],[16,30],[33,23],[30,61],[62,45],[59,119],[116,90],[156,198],[373,326]]
  #out= np.array(clusters)/416.0
  print(out)
  print("Accuracy: {:.2f}%".format(avg_iou(data, out) * 100))
  print("Boxes:\n {}-{}".format(out[:, 0]*416, out[:, 1]*416))
 
  ratios = np.around(out[:, 0] / out[:, 1], decimals=2).tolist()
  print("Ratios:\n {}".format(sorted(ratios)))

Kmeans因为初始点敏感，所以每次运行得到的anchor值不一样，但是对应的avg iou稳定。用于训练的话就需要统计多组anchor，针对固定的测试集比较了。

可以计算下VOC的这组anchor在自己数据集上的avg iou，对比直接在数据集上聚类得到的anchor以及avg iou。

参考：

https://blog.csdn.net/hrsstudy/article/details/71173305?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

https://blog.csdn.net/sinat_24143931/article/details/78773936
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作者：Gotta-C 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/cgt19910923/article/details/82154401 
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