yolov5 怎么加入负样本

Yolov5 是一种目标检测算法，是 YOLO (You Only Look Once) 系列的最新版本。相比于 YOLOv4，Yolov5 在速度和精度上都有了明显的提升，具有更好的性能和更小的模型体积。如果要加入负样本，需要进行以下步骤：

1. 准备负样本数据集：准备一些没有目标物体的图片作为负样本数据集。可以在公共数据集中下载或自己收集。

2. 数据预处理：对负样本数据进行预处理，包括图片尺寸统一、灰度处理、数据增强等。

3. 修改训练配置文件：将负样本数据集路径添加到训练配置文件中。

4. 重新训练模型：使用修改后的配置文件重新训练模型。