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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 建立於 2019年11月1日

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描述

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

貢獻者指南

研究方向
檢查 Box Clustering.ipynb 以瞭解聚類中心是如何計算的（可能來自歸一化的邊界框寬度/高度）。然後與 baseline anchors.txt 中的值進行比較，這些值可能已按輸入尺寸（例如 416x416）進行了縮放。請注意，聚類中心是相對於圖像尺寸在 [0,1] 範圍內的，而基準錨點是以絕對座標表示的。找到縮放因子並驗證對齊。
技術棧
pythontensorflow
領域
computer visionmachine learning
議題類型
調研
難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。
3
預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。
1-3 小時
活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。
活躍
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
清晰
前置要求
PythonTensorFlowYOLOv3k means clustering
新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。
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