yolov5负样本调参

对于 YOLOv5 中的负样本调参，主要涉及到两个方面：负样本的数量和负样本的难易程度。

首先，负样本的数量是指在训练过程中使用的背景样本或者与目标物体无关的样本。通常情况下，负样本的数量应该远大于正样本的数量，这样可以帮助网络更好地学习背景信息。你可以根据数据集的特点和目标物体的分布情况来决定负样本的数量。一般来说，负样本数量应该足够多，但也不能过于夸张。

其次，负样本的难易程度是指负样本中包含的误检率高低。误检率高的负样本会更具挑战性，有助于提高模型的泛化能力。可以通过设置阈值来筛选出难度适中的负样本。此外，还可以使用一些数据增强技术，如裁剪、缩放、旋转等，来增加负样本的多样性和难度。

总结一下，调参时需要合理设置负样本的数量和难易程度，以提高模型的性能和泛化能力。这需要根据具体情况进行实验和调整，找到一个适合数据集和目标物体分布的平衡点。

相关问题

yolov5调参iou设置

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个流行的实时物体检测模型，其训练过程中的 Intersection over Union (IoU) 参数是用来衡量预测框与真实框重叠程度的一个指标。在调参过程中，IoU 设置通常用于目标检测的质量控制和精度优化：

1. IoU 目标阈值（target IoU）：这是在训练过程中用于确定预测是否正确的阈值。如果预测框和真实框的 IoU 大于这个阈值，那么预测被视为正样本；反之，作为负样本。较高的目标 IoU 可能会提高准确度，但可能会增加假阴性和计算量。

2. Non-Maximum Suppression (NMS) IoU：这是一种用于处理多次预测同一目标的情况的技术。NMS 使用一个较低的 IoU 阈值来选择最有可能的候选框，去除其他重叠度过高的预测。调整 NMS IoU 可以影响最终结果的数量和精度。

在调优过程中，您需要找到一个合适的平衡点，既保证足够的精确度（高 IoU），又能减少误报（合理设置 NMS）。这通常涉及到试验不同的 IoU 值，并监控诸如 mAP（mean Average Precision）、F1 分数等评估指标。

yolov11 样本不均衡 超参设置

### 解决YOLOv11模型中样本不均衡问题的超参数设置

对于样本不均衡问题，在训练目标检测模型如YOLOv11时，可以通过调整多个超参数来缓解这一现象。具体措施如下：

#### 类权重调整
通过赋予不同类别不同的损失权重可以有效处理数据集中的类不平衡情况。通常情况下，稀有类别的权重较高而常见类别的权重较低。这使得网络在优化过程中更加关注于学习那些数量较少但是重要的特征[^1]。

class_weights = {
    'rare_class': 5.0,  
    'common_class': 1.0   
}

#### 批量大小的选择
适当增大batch size有助于提高小概率事件被选入mini-batch的概率，从而让这些罕见实例得到更多机会参与梯度更新过程。不过需要注意的是过大的批量可能会占用过多显存资源并影响收敛速度。

#### 数据增强技术的应用
利用图像变换（旋转、翻转）、颜色抖动以及mixup/cutout等高级策略能够人为增加少数群体的数量及其多样性，进而改善整体性能表现。特别是MixUp方法可以在两个随机选取的真实样本之间创建合成样本来扩充数据集规模。

#### Focal Loss函数引入
Focal loss是一种专门为了解决不平衡分类设计的损失函数形式。它通过对交叉熵加入调节因子γ(伽玛)，降低了容易分错的大数类对总loss贡献的同时增强了难负例的影响程度。这样即使存在严重的正负比例失衡也能较好地完成训练任务。

import torch.nn.functional as F

def focal_loss(input, target, alpha=0.25, gamma=2):
    ce_loss = F.cross_entropy(input, target, reduction='none')
    pt = torch.exp(-ce_loss)
    f_loss = alpha * (1-pt)**gamma * ce_loss
    return f_loss.mean()