正负样本分配策略
- 正解
- 举个例子
YOLOX的正负样本分配策略是目标检测中的一个重要环节，它直接影响模型的训练效果和最终的检测性能。以下是YOLOX正负样本分配策略的总结：
正解
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PAN的不同分支选取采样点：在特征金字塔网络（PAN）的不同层级中选取采样点，以捕获不同尺度的特征。
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选取正样本候选者：从上述采样点中选取可能包含目标的区域作为正样本候选者。
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选取在GT（Ground Truth，真实标签）中心点附近的采样点：进一步筛选出与真实目标中心点距离较近的采样点，这些点更有可能包含目标。
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合并正样本候选者：将步骤2和步骤3的结果合并，形成最终的正样本候选者集合。
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为每个正样本候选者对应的预测框：为每个正样本候选者分配一个预测框。
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计算IoU（Intersection over Union）和IoULoss：计算每个真实目标框（GT）与每个候选预测框之间的IoU值，并计算IoU损失。
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计算交叉熵损失：对每个真实目标框和每个候选预测框，计算分类的交叉熵损失。
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求解cost matrix：结合IoU损失和交叉熵损失，构建一个成本矩阵，用于评估每个GT与候选预测框的匹配成本。
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求每个GT的正样本数量：通过成本矩阵，为每个GT确定所需的正样本数量。如果成本矩阵的值向下取整后小于1，则该GT需要的正样本数量为1。
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为每个GT选取正样本：根据成本矩阵，为每个GT从正样本候选者中选取对应数量的正样本。
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特殊情况处理：如果有超过1个GT选择了同一个anchor point作为正样本，那么选择与该anchor point的cost值最小的GT。
通过这种策略，YOLOX能够更有效地分配正负样本，提高模型对目标的识别能力，尤其是在处理不同尺度和复杂场景时。这种策略有助于模型学习到更准确的目标定位和分类信息，从而提升目标检测的性能。
举个例子
YOLOX的正负样本分配策略就像是在玩一个“连线”游戏，我们要把图像中的小方块（采样点）和它们要识别的目标（真实目标框，GT）正确地连起来。
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选点：在图像的不同层次上选一些小方块，这些方块可能会包含我们想要找的目标。
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初选正样本：从这些小方块中，挑选出那些靠近目标中心的，作为可能的正样本。
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合并候选：把上一步挑选出来的小方块合并，形成最终的正样本候选列表。
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分配预测框：给每个正样本候选分配一个预测框，这个框是用来预测目标位置的。
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计算匹配度：计算每个真实目标和预测框之间的匹配度，用IoU（重叠程度）来衡量。
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计算成本：结合匹配度和分类的准确性，给每个真实目标和预测框的组合计算一个成本值。
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确定正样本数量：根据成本值，确定每个真实目标需要多少个正样本。
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选择正样本：为每个真实目标挑选出对应数量的正样本，这些正样本是与真实目标最匹配的预测框。
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处理特殊情况：如果有多个真实目标选择了同一个预测框，那么就选择成本值最低的那个。
通过这个过程，YOLOX能够确保模型在训练时，每个目标都能与最合适的预测框匹配，从而提高目标检测的准确性。
