在YOLOv5模型训练时，默认的做法是它会自动去计算下默认的anchors与你数据集中所有目标的best possible recall，如果小于0.98就会根据你自己数据集的目标去重新聚类生成anchors，反之使用默认的anchors。而自适应锚框的思想是在目标检测网络中引入一些机制，使得模型能够根据目标在特征图上的分布自动适应地调整锚框的大小和尺度。因此YOLOv5中提出了一个自适应锚框的思

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单片机引脚简介看图识物引脚简介中央处理器CPU（运算器+控制器）8位ALE功能*EA并行IO口P0 （P0.7~P0.0）8位并行IO口P1 （P1.7~P1.0）8位并行IO口P2 （P2.7~P2.0）8位并行IO口P3（P3.7~P3.0）8位（本文中所有*均表示取非）看图识物AT89S51单片机实物AT89S51单片机内部结构AT89S51单片机DIP封装的引脚分布引脚简介中央处理器CPU

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在YOLOv5模型训练时，默认的做法是它会自动去计算下默认的anchors与你数据集中所有目标的best possible recall，如果小于0.98就会根据你自己数据集的目标去重新聚类生成anchors，反之使用默认的anchors。而自适应锚框的思想是在目标检测网络中引入一些机制，使得模型能够根据目标在特征图上的分布自动适应地调整锚框的大小和尺度。因此YOLOv5中提出了一个自适应锚框的思