在自定义数据集上进行yolo训练时，重写框是什么意思？

在自定义数据集上进行Yolo训练时，"重写框"（anchor box）指的是在目标检测算法中用于定义预测框位置和大小的一组预定义框。

具体来说，Yolo（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它将目标检测问题视为回归问题，并通过将图像划分为网格单元，在每个单元中预测目标的边界框和类别信息。

在训练Yolo模型时，需要提供一组anchor box，这些预定义框代表了不同形状和尺寸的目标。通过将这些预定义框与训练集中的目标进行匹配，Yolo模型能够学习到如何预测目标的位置和类别。

重写框的数量和形状可以根据应用场景和目标检测需求进行调整。通常，如果目标检测任务中存在多种不同尺度和形状的目标，可以选择使用多个不同大小和宽高比的重写框，以覆盖各种目标的特征。

在腾讯云中，可以使用腾讯云的AI开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）来进行Yolo模型训练和部署。此外，腾讯云还提供了一系列与目标检测相关的产品和服务，如云原生应用平台、云服务器、数据库等，可以根据具体需求选择适合的产品进行开发和部署。