yolov7 正负样本分别
时间: 2023-10-15 08:05:08 浏览: 42
正样本是指包含我们感兴趣目标的图像或样本,而负样本是指不包含目标的图像或样本。在YOLOv7中,正样本是指包含真实目标且与预测框有较高IoU(交并比)的样本,而负样本是指与任何真实目标都没有足够IoU的样本。具体来说,正样本通常是与真实目标有较高重叠的预测框,而负样本则是与真实目标没有重叠或重叠较低的预测框。这样的样本分布用于训练YOLOv7模型,以便模型能够准确地检测和定位目标物体。
相关问题
yolov7正负样本匹配改进
根据引用和引用的内容,yolov7在正负样本匹配方面进行了改进。具体来说,yolov7采用了yolov6中的筛选正样本的策略,即第一步的初筛。然后,它保留了yolov6中的第二步simOTA进一步筛选策略。这样一来,yolov7综合了yolov5和yolov6的优点,进一步提升了正负样本匹配的效果。
yolov5正负样本
在YoloV5中,正样本和负样本是根据目标检测中的正负样本不均衡问题来定义的。正样本是指与真实目标有较高IoU(交并比)的anchor box,而负样本是指与真实目标的IoU较低的anchor box。\[1\]为了解决正负样本不均衡问题,YoloV5采用了一些策略。首先,每个目标只有一个正样本,通过最大IoU匹配策略选取出来的anchor box被视为正样本。\[3\]其次,IoU小于0.2的anchor box被视为负样本。除了正负样本,其余的anchor box被视为忽略样本。\[3\]正样本用于分类和回归的学习,负样本用于置信度confidence的学习,而忽略样本则不参与训练。\[3\]这样的定义可以帮助提高网络的收敛效率和检测精度。\[1\]总的来说,YoloV5通过调整正负样本的定义来解决正负样本不均衡问题,从而提升目标检测的性能。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【YOLOv5】正样本分配详解](https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/126969286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOv3/v5/v4/x中正负样本的定义](https://blog.csdn.net/weixin_43850171/article/details/123380975)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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