样本轮换应考虑哪些问题

摘要：本文主要介绍了目标检测中的正负样本分配策略，包括基于YOLOv5、DeFCN和DETR等网络的正负样本分配方法。文章详细阐述了YOLOv5中的样本轮换细则、回归方式及anchor的使用，DeFCN中的end-to-end目标检测以及正负样本分配方法，DETR中的匈牙利算法在目标检测中的应用。此外，文章还探讨了auxloss等策略在提高模型性能方面的作用。本文旨在为初级调参师提供关于目标检测中正负样本分配策略的最新知识和技巧。