yolov5s对192输入设计3个anchors

这个问题涉及到目标检测算法中的anchor设计，以下是一些基本概念和解释：

• anchor：在目标检测算法中，anchor是一些预设的框，用于在图像中定位和识别目标。每个anchor通常由一个坐标（x,y）和两个尺寸（宽度w和高度h）定义，可以表示为(x,y,w,h)。在目标检测算法中，检测器会根据图像中不同的特征，将不同大小和比例的anchor应用于不同位置的图像区域，以便检测目标。
• YOLOv5s：YOLOv5s是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，采用深度学习技术，能够在实时性和准确性之间取得平衡。
• 输入大小：输入大小指的是算法输入的图像大小。在YOLOv5s中，输入大小为192x192。
• 三个anchors：在YOLOv5s中，每个像素点上都会有三个anchors。这三个anchors的大小和比例是根据训练数据集自动学习得到的，通常分别为(10,13), (16,30) 和 (33,23)，其中每个anchor的宽度和高度都是相对于输入大小来定义的。在运行时，YOLOv5s会根据这些anchors对图像进行多层检测，以便识别不同大小和比例的目标。