根据人脸佩戴口罩数据集的特点，通过定义新的距离公式并使用K-means

根据人脸佩戴口罩数据集的特点，通过定义新的距离公式并使用K-means算法对Anchors进行重新聚类，产生更适合这个数据集的先验框尺寸并分配到对应的预测层中，用于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 data set, Anchors are re-clustered by defining a new distance formula and using the K-means algorithm to generate a priori box size that is more suitable for this data set and assign it to the corresponding prediction layer. To solve the problem of inaccuracy of border return.

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Depending on the characteristics of the face-wearing mask dataset, Anchors is reassembled by defining a new distance formula and using the K-means algorithm to produce a priori box dimensions that are more appropriate for this dataset and assigned to the corresponding prediction layer to solve the problem of inaccurate border regression.

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

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