YOLOv5中anchors设定的解释

  最初的YOLOv1的初始训练过程很不稳定，在YOLOv2的设计过程中，作者观察了大量图片的真实标签（ground truth），发现相同类别的目标实例具有相似的gt长宽比：比如车，gt都是矮胖的长方形；比如行人，gt都是瘦高的长方形。所以作者受此启发，从数据集中预先准备几个几率比较大的bounding box，再以它们为基准进行预测。YOLOv5之所以能高效快速地检测跨尺度目标，这种对不同特征图使用不同尺度的anchor的思想功不可没。

  "Anchors" 是一组先验框的宽度和高度，这些先验框会在图像中的每个单元框格上进行偏移和缩放，以生成目标的候选框。通过调整这些anchors，可以控制模型预测边界框的形状和大小。这可以帮助模型适应不同类型的目标和场景。

  在YOLOv5配置文件（如训练yolov5s.yaml）中，你通常会遇到一个“anchors”列表，其中包含一组宽度和高度值。这些值通常是通过几何算法在数据上看到的（如K-Means）得到的，以适应特定的数据集和任务。在训练过程中，模型会根据这些锚来预测目标的位置。