用yolov5人脸检测分别率是224 如何计算尺度分别为32168的anchors

在计算anchors时，需要先确定三个尺度对应的特征图大小。假设输入图像大小为224x224，那么经过yolov5的backbone网络后，三个尺度对应的特征图大小分别为：

• 224 / 32 = 7
• 224 / 16 = 14
• 224 / 8 = 28

接下来，我们需要确定每个特征图上的anchor大小和长宽比。一般情况下，我们可以根据数据集的统计特征来确定这些参数。这里以VOC数据集为例，假设我们需要检测的目标尺寸范围为20x20到200x200，我们可以按照以下规则计算anchor大小和长宽比：

• 对于尺度为32的特征图，我们可以使用以下anchor大小和长宽比：

  • sizes: [32, 64, 128]
  • ratios: [1, 1/2, 2]

• 对于尺度为16的特征图，我们可以使用以下anchor大小和长宽比：

  • sizes: [64, 128, 256]
  • ratios: [1, 1/2, 2]

• 对于尺度为8的特征图，我们可以使用以下anchor大小和长宽比：

  • sizes: [128, 256, 512]
  • ratios: [1, 1/2, 2]

其中，sizes表示anchor的大小，可以根据特征图的大小和目标尺寸范围来确定；ratios表示anchor的长宽比，一般使用1:1、1:2和2:1三种长宽比。至此，我们就得到了用于在yolov5中进行人脸检测的anchors。