yolov5加simota

YOLOv5中加入了SimOTA标签分配策略来进一步提高检测精度。SimOTA是一种用于正负样本匹配的方法，它结合了IoU计算和相似性度量的概念。SimOTA首先计算每个预测框与真实框之间的IoU，然后根据SimOTA的阈值将预测框分配为正样本或负样本。

SimOTA的计算过程如下：
1. 对于每个真实框，找到与其IoU最大的预测框，并将其分配为正样本。
2. 对于剩余的预测框，计算它们与所有真实框的相似性度量。相似性度量可以使用各种方法，如GIoU、DIoU、CIoU、SIoU、EIoU、Wiou等。
3. 将与任何真实框的相似性度量大于SimOTA阈值的预测框分配为正样本，其余的则为负样本。

SimOTA标签分配策略的引入可以增加正样本的数量，并且根据相似性度量来更准确地匹配正样本。这有助于提高目标检测的准确性和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [目标检测——YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7正负样本匹配、YOLO3损失函数理解](https://blog.csdn.net/weixin_45464524/article/details/128683900)[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: 50%"]
- *2* [YoloV6实战用到的资料.zip](https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/85881120)[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: 50%"]
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