yolov5类别权重

在YOLOv5中，类别权重是一种用来处理数据集中类别不平衡问题的策略。具体实现思路是对整个数据集的图像目标进行类别统计，然后根据类别数量来确定类别权重的大小关系，即类别数量越大，权重越小。然后将这些类别权重与每张图像的类别权重进行叠加，以决定采样的顺序。代码实现中，类别权重是按照从大到小的顺序进行排序的。

如果类别权重已经更改了，那么每张图像包含的类别权重也会随之变化。默认情况下，每张图像的权重都为1。计算图像权重的方法是将每个图像中所有类别的权重相加，即为该图像的权重。在YOLOv5的代码实现中，可以通过model.class_weights = labels_to_class_weights(dataset.labels, nc).to(device)来计算图像权重。

总结起来，YOLOv5通过类别权重和图像权重的设置来处理数据集中的类别不平衡问题。类别权重根据类别数量确定，图像权重则是根据每个图像中所有类别的权重之和计算得出的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOV5代码理解——类权重系数和图像权重系数](https://blog.csdn.net/l13022736018/article/details/118354053)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [YOLOv5的Tricks | 【Trick8】图片采样策略——按数据集各类别权重采样](https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/125224472)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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