目标检测评价指标-----mAP

在众多经典的目标检测模型中，均有先验框的说法，有的paper(如Faster RCNN)中称之为anchor(锚点)，有的paper(如SSD)称之为prior bounding box(先验框)&#x

随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测方法因其优异的性能已经得到广泛的使用。目前经典的目标检测方法主要包括单阶段(YOLO、SSD、RetinaNet，还有基于关键点的检测方法等)和多阶段方法(Fast RCNN

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数据集下载：https://www.cityscapes-dataset.com/downloads/ 下载 leftImg8bit_trainvaltest.zip 和 gtFine_trainvaltest.zi

昨天运行yolo系列模型时，先用kmeans聚类得到了anchor，然后训练模型。训练结束后想用kmeans或者其他改进版，重新聚类后得到anchor再训练模型，做一个结果对比。
于是在