yolov5正负样本 对损失

Yolov5是目标检测算法中的一种，它使用正样本和负样本来进行损失计算。

在目标检测任务中，正样本指的是与真实目标框有较高的IoU（交并比）的预测框，而负样本则指的是与真实目标框的IoU较低的预测框。

对于正样本，Yolov5使用了一种称为"损失函数的权重"的策略。具体来说，它使用较高的权重来处理正样本的损失，以确保模型更加关注这些目标。这是因为在目标检测任务中，正样本往往比负样本更加重要。

对于负样本，Yolov5使用较低的权重处理其损失。这是为了避免模型在训练过程中过度关注负样本，从而提高整体性能。

通过这种正负样本对损失的处理方式，Yolov5能够更好地进行目标检测，并得到更好的性能。