cv君 yolov5 修改正负样本在计算map时的比例

CV专业人士在使用YOLOv5进行目标检测时，通常需要调整正负样本在计算mAP时的比例。这个过程通常采用修改代码来实现。

首先要明确的是，在使用YOLOv5进行目标检测时，正负样本的数量和比例对计算mAP的结果会产生影响。因此，为了更准确地计算目标检测算法的性能，需要调整正负样本在计算mAP时的比例。

具体来说，可以通过修改YOLOv5源代码的相关参数来实现这个功能。在YOLOv5代码中可以找到与正负样本比例相关的参数。比如，有一个叫做"positive_iou_thr"的参数，决定了正样本的IOU阈值，通过调整这个参数可以调整正负样本比例；另外还有一个叫做"neg_iou_thr"的参数，控制了负样本的IOU阈值，同样可以用来调整正负样本比例。

通过对YOLOv5的源代码进行这样的修改，可以实现调整正负样本比例的目的。不同的任务可能具有不同的适宜正负样本比例，因此在实际使用过程中，需要根据具体的任务来选择合适的正负样本比例以及对应的参数取值。