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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