yolov5正负样本匹配策略

yolov5的正负样本匹配策略如下：

在yolov5中，正样本是指与ground truth box具有最高IoU的anchor box，而负样本是指与所有ground truth box的IoU小于一定阈值的anchor box。具体的匹配策略如下：

1. 对于每个ground truth box，找到与其IoU最高的anchor box。如果这个anchor box的IoU大于一定阈值（一般为0.5），则将其视为正样本，否则将其视为负样本。

2. 对于每个anchor box，如果其与任何一个ground truth box的IoU大于一定阈值（一般为0.5），则将其视为正样本，否则将其视为负样本。

通过这样的匹配策略，yolov5能够将每个anchor box与ground truth box进行匹配，并确定其是正样本还是负样本。这样可以在训练过程中，使模型更加准确地学习到目标检测任务中的正负样本特征，提高检测的准确性和效果。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolo系列 | Yolov4v5的模型结构与正负样本匹配](https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/124205979)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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