yolov7 正样本匹配

yolov7正样本匹配是指在目标检测算法中，将anchor与ground truth（真实目标）进行匹配的过程。根据引用的描述，yolov7采用了yolov5和YOLOX的正负样本分配策略进行结合。具体来说，对于每个anchor，如果它与某个真实目标有较高的IoU（交并比），则将该anchor视为正样本。根据引用的说明，如果某个anchor与gt匹配上，那么在当前anchor上会有3个正样本。这意味着每个匹配的anchor都会生成多个正样本，提高了模型对真实目标的敏感性。因此，yolov7的正样本匹配策略是建立在IoU阈值匹配的基础上，通过生成多个正样本来提高检测的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov7正负样本分配详解](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/130676145)[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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