yolov3 cfg/yolov3-voc.data 的默认 anchor box 尺寸是基于 ImageNet(具体是ImageNet or coco or voc懒得查了) 训练集,使用 k-means 聚类算法获得…
分类:聚类算法
聚类算法之K-means算法与聚类算法衡量指标
聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集…
数据挖掘十大算法--K-均值聚类算法
一、相异度计算 在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说,相异度就是两个东西差别有多大,例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感…
聚类算法学习
聚类是一种非监督学习方法 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正 样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一 个假设函数。与此不同的是,在非监督…
基于质心的聚类算法
文本聚类 聚类算法常见的包括:K-means,hierarchy clustering等,虽然都是非监督的,但是K-means预先要定K(也就是类别)的值,聚类的结果也极大的依赖于K的值,当然还依赖于初始类别中心的位置,…
【项目总结(二)】--关键帧Matlab提取 K-Means聚类算法算法总结与实现
1:”中兴产学研视频摘要项目演示程序”的基于聚类的算法如何理解,算法流程图如何表示?(论文要求严格画图) 程序中的基本思路:  …
K-means聚类分析与python实现
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目…
C均值算法(K-means)在opencv中实现图像分割(抠图)
学习了模式识别中的K均值算法,之后自己琢磨着实现了图像分割(受到刘波老师ppt上的启发),经过一下午的时间,终于实现了图像分割。后来才发想opencv中自带kmeans算法,而且直接调用就行。 下面就是介绍和自己写的源代…
Science上发表的超赞聚类算法
论文. Clustering by fast search and find of density peak. Alex Rodriguez, Alessandro Laio 参考链接:Science上发表的超…
Canopy聚类算法分析
原文链接:http://blog.csdn.net/yclzh0522/article/details/6839643 &…
Python【极简】聚类算法(KMeans+DBSCAN+MeanShift)
Python【极简】聚类算法(KMeans+DBSCAN+MeanShift) 链接:https://blog.csdn.net/Yellow_python/article/details/81461056?utm_so…
K-中心聚类算法
基本思想:选用簇中位置最中心的对象,试图对n个对象给出k个划分,代表对象也被称为中心点,其他对象则被称为非代表对象。最初随机选择k个对象作为中心点,该算法反复地利用非代表对象来代替代表对象,试图找出更好的中心点,以改进聚…