yolov5 正负样本分配

Yolov5是一个目标检测算法，正负样本分配是指在训练过程中如何分配正样本和负样本的比例。在Yolov5中，正样本是指与真实目标框IoU（交并比）大于一定阈值的预测框，负样本是指与所有真实目标框IoU都小于一定阈值的预测框。

具体来说，Yolov5中使用了三种不同的IoU阈值来划分预测框的正负样本：

1. 如果预测框与任意真实目标框的IoU大于阈值1，则将该预测框分配为正样本。
2. 如果预测框与所有真实目标框的IoU都小于阈值2，则将该预测框分配为负样本。
3. 如果预测框与真实目标框之间的IoU介于阈值1和阈值2之间，则忽略该预测框。

通常情况下，阈值1会设置得较高，例如0.5或0.7，以确保选取的正样本与真实目标框相匹配较好。阈值2会设置得较低，例如0.3或0.5，以保留一定数量的负样本用于模型训练。

这种正负样本分配策略可以帮助Yolov5模型更好地学习目标的位置和形状，并提高检测性能。