目标检测算法，正负样本生成背后的原理拆解

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以下 文 章来源于微信公众号： GiantPandaCV 作者： 刘庆龙 链接： https://mp.weixin.qq.com/s/WhIVIp0hE00OKcvtyo44Bg 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 对于目标检测算法，不可避免的接触到正负样本的生成策略等知识点，并且对算法最终效果至关重要。因此，本文将目标检测中正负样本的区分策略进行汇总。涉及了不同种类的anchor-based和anchor-free的相关算法，希望对读者有帮助。 一、正负样本的概念 目前，许多人在看相关目标检测的论文时，常常误以为正样本就是我们手动标注的GT（ground truth），这个理解是错误的，正确的理解是这样的： 首先 ，正样本是想要检测的目标，比如检测人脸时，人脸是正样本，非人脸则是负样本，比如旁边的窗户、红绿灯之类的其他东西。 其次 ，在正负样本选取时，要注意：正样本是与GT的IOU值大于 ………………………………