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Box-Clustering.ipynb聚类后得到的聚类中心和basline_anchors中anchor box的关系是什么？

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#380 aperta il 1 nov 2019

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Descrizione

这是Box-Clustering.ipynb聚类后得到的聚类中心值 [[0.0627878 0.09495271] [0.11484864 0.23439993] [0.86874759 0.87105803] [0.79309616 0.46284657] [0.29627503 0.71413459] [0.41545661 0.44281255] [0.30121263 0.2348154 ] [0.1761251 0.47797277] [0.52819415 0.79192799]] 这是baseline_chors.txt的值 1.25,1.625, 2.0,3.75, 4.125,2.875, 1.875,3.8125, 3.875,2.8125, 3.6875,7.4375, 3.625,2.8125, 4.875,6.1875, 11.65625,10.1875

不清楚这两个的关系是什么？

输入的图片的宽高是不确定的

那么这两者到底什么关系

Guida contributor

Direzione di ricerca
Ispeziona Box Clustering.ipynb per capire come vengono calcolati i centri dei cluster (probabilmente da larghezza/altezza normalizzata dei bounding box). Quindi confronta con i valori in baseline anchors.txt, che sono probabilmente scalati per le dimensioni di input (es. 416x416). Nota che i centri dei cluster sono in [0,1] rispetto alle dimensioni dell'immagine, mentre gli anchor di base sono in coordinate assolute. Trova il fattore di scala e verifica l'allineamento.
Tech stack
pythontensorflow
Dominio
computer visionmachine learning
Tipo issue
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DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-3 ore
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
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ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
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Prerequisiti
PythonTensorFlowYOLOv3k means clustering
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
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