训练yolo以前，anchor聚类问题

前期作数据可视化，发现标签数据存在一些孤立点（噪声点），影响kmeans聚类。

处理方法以下：

使用kmeans迭代10次获得聚类中心

计算全部数据到其聚类中心的欧式距离均值和方差

经过拟合正态分布，把到聚类中心距离大于均值+1.96*方差的点剔除训练集（根据正态分布0.95面积算的）

获得新的训练集以及anchor

 

以上方法并不彻底适应yolo计算anchor的需求（与yolo网络自己有关）

建议使用darknet自带的anchor计算工具，而非opencv的kmeans工具。