yolov5 正负样本代码

由于 YOLOv5 是基于 PyTorch 实现的，因此正负样本的代码与 PyTorch 相关。下面是一个简单的例子，用于生成正负样本列表。

import os

# 设置数据集路径
data_dir = '/path/to/dataset'
# 设置正负样本列表保存路径
pos_list_file = 'pos_list.txt'
neg_list_file = 'neg_list.txt'

# 遍历数据集目录，生成正负样本列表
pos_list = []
neg_list = []
for root, dirs, files in os.walk(data_dir):
    for file in files:
        if file.endswith('.jpg'):
            # 判断是否为正样本
            if 'positive' in root:
                pos_list.append(os.path.join(root, file) + '\n')
            # 判断是否为负样本
            elif 'negative' in root:
                neg_list.append(os.path.join(root, file) + '\n')

# 保存正负样本列表
with open(pos_list_file, 'w') as f:
    f.writelines(pos_list)
with open(neg_list_file, 'w') as f:
    f.writelines(neg_list)

以上代码遍历指定的数据集目录，根据文件夹名称判断样本是否为正样本或负样本，并将文件路径写入对应的正负样本列表文件中。这样生成的正负样本列表可以作为训练时的输入。