用yolov5只做人脸检测在尺度分别为32168输入分别率是224情况下生成9个anchors

首先，我们需要了解一些基本概念：

• 尺度（scale）：指的是图像中物体的大小，可以通过在不同层级上使用不同大小的卷积核来实现。
• 输入分辨率（input resolution）：指的是输入图像的大小，通常以像素为单位。
• Anchor：指的是一些预定义的框，用于检测图像中的物体。

在使用 YOLOv5 进行人脸检测时，我们可以选择使用尺度为 32、16 和 8，对应的输入分辨率为 224。根据 YOLOv5 的设计，每个尺度都会生成 3 个不同大小的 Anchor，因此总共会生成 9 个 Anchor。

具体来说，在尺度为 32 时，我们可以使用卷积核大小为 3x3 的卷积层来生成 Anchor。假设输入图像大小为 224x224，则在该尺度下，每个 Anchor 的大小分别为：

• 32x32
• 64x64
• 128x128

在尺度为 16 和 8 时，我们可以使用类似的方法来生成 Anchor。具体来说，我们可以使用卷积核大小为 3x3 和 5x5 的卷积层来生成不同大小的 Anchor。假设输入图像大小为 224x224，则在尺度为 16 和 8 时，每个 Anchor 的大小分别为：

• 尺度为 16：

  • 16x16
  • 32x32
  • 64x64

• 尺度为 8：

  • 8x8
  • 16x16
  • 32x32

需要注意的是，这些 Anchor 的大小是相对于输入图像的大小而言的。在实际使用中，我们通常会根据具体的应用场景和需要检测的物体来选择合适的尺度和 Anchor。