yolov5针对单一类别改进

yolov5针对单一类别的改进是通过改变网络结构和训练策略来实现的。在yolov5中，作者提出了两种改进方法：类别平衡损失和自适应锚框。

类别平衡损失是指在训练过程中，通过加权的方式平衡不同类别的损失，以解决单一类别训练数据不平衡的问题。具体来说，作者使用了一种动态权重调整的方式，根据每个类别在训练集中的样本数量来动态调整类别的损失权重，使得每个类别都能得到充分的训练。

自适应锚框是指在目标检测中，根据训练数据的特点来自动调整锚框的大小和比例，以适应不同尺度和形状的目标。在yolov5中，作者引入了Auto Learning Bounding Box Anchors (自适应学习边界框锚点)的方法，通过对训练数据进行分析和统计，自动学习得到最优的锚框大小和比例，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。