《表1 客户参数：一种改进的轻量人头检测方法》

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《一种改进的轻量人头检测方法》

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按照上述方法，对Brainwash密集人头数据集中的样本进行聚类分析，聚类结果如表1，在YOLOv3-tiny原有的2个预测尺度上增加1个，候选框的数量也由6个增加为9个，9个候选框会被3个预测尺度平分。anchors=（14，14），（15，16），（17，19），（21，19），（20，21），（22，24），（26，26），（31，33），(41，42）。仅针对该数据集人头这一类别，候选框的准确率达到了87.06%。通过对比VOC2012和本文使用的Brainwash数据集，得到K值与Avg IOU之间的关系，如图5所示，随着K值的增大，目标函数变化越来越平稳[19]。