思想：
1. 针对一个GT，计算anchor中心点与GT中心点的L2距离，选取K个最近anchor作为候选正样本；
2. 计算K个候选正样本与GT的IOU，再计算这些IOU的均值Mg和标准差Dg；
3. 根据阈值Mg+Dg，选取大于阈值的候选正样本作为最终的正样本。
超参数K的确定，根据下图，选9比较合适。
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禁止转载！在做目标检测任务的时候，通常会制定规则来评估性能，就如下图所示，后面会慢慢道来其中的原理。 混淆矩阵中 TP、TN、FP、FN
在目标检测中，通常以IoU阈值作为
欢迎关注我的公众号 [极智视界]，回复001获取Google编程规范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 YOLOv1 算法的设计
基于YOLOV4的绝缘子检测（开源模型、数据集及源码）
一、项目简介
Yolo_Insulators是一个基于YoloV4的绝缘子目标检测程序，人工智能课程设计作业。github链接 github:
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhang_Bridging_the_Gap_Between_Anchor-Based_and_Anchor-Free_Detection_via_Adaptive_CVPR_2020_paper.pdf
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