根据人脸佩戴口罩数据集的特点，定义新的距离公式，通过使用K-means

根据人脸佩戴口罩数据集的特点，定义新的距离公式，通过使用K-means算法对先验框重新聚类，生成更适合该数据集的先验框尺寸并分配至对应的预测层中，解决边框回归的不精确的问题。

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According to the characteristics of the face mask dataset, a new distance formula is defined. By using the K-means algorithm to re-cluster the prior box, a prior box size that is more suitable for the dataset is generated and assigned to the corresponding prediction layer. Solve the problem of inaccuracy of border return.

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Based on the characteristics of the face-wearing mask dataset, a new distance formula is defined, and the inaccuracies of border regression are solved by using K-means algorithm to reclassify the a priori box to produce a priori box size that is more suitable for that dataset and assigned to the corresponding prediction layer.

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According to the characteristics of the face mask data set, a new distance formula is defined. By using k-means algorithm to re cluster the prior frames, a more suitable prior frame size for the data set is generated and assigned to the corresponding prediction layer to solve the imprecise problem of frame regression.<br>

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