R-CNNではRPNでアンカーボックスを使用しますが、様々なサイトでアンカーボックスを調べているとボックスサイズとアスペクト比を定義するといったような記述を見かけます。MATLABでは縦横のサイズがあらかじめ定義されたボックスという記述があり、実際に縦と横のサイズの2列の行列を定義することによってtrainFasterRCNNObjectDetector関数は実行でき、検出もできるのですが、サイズとアスペクト比というのが気になります。R-CNNの検出プロセスも含めて回答いただきたいです。ちなみにアンカーボックスはデータセットからkmedoids関数を使って15個の縦横サイズにクラスタリングしています。Clipboardこんにちは、すいません、1点質問させてください。r-cnnでは、そのクラスタリング結果を学習オプションとしてどのように反映させていますか?たとえば、変数optionのところで、クラスタリング結果を何らかの制約条件として付加できるということでしょうか。r-cnnの場合はそのようにするか知らず、教えていただきたいです。bだとすると、その各セルでアンカーボックスを出力するので、a*b*k個のアンカーボックスが作成される。相対的な位置とアスペクト比に関する情報を回帰で求める、と思ってます。YOLOv2もあらかじめ決めておいたアンカーボックスとのoffsetを計算するのですが、kmedoidなどによるアンカーボックスのクラスタリング結果を直接的に利用するのはYOLOv2のほうかと思っていました。こちらには「YOLOと同様、RPNもアンカーボックスを利用します。YOLOの場合とは異なり、RPNのアンカーボックスは、データから生成されることはなく、固定サイズおよび固定形状です」とあります。ボックスのサイズは以下です。(0:NumBoxPyramidLevels-1)')」とあります。以上から、クラスタリング結果は参考にはなるものの、直接的には、ちょうど上の式のパラメータで制御していると思います。列の行列で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。