什么是正样本

正样本指的是 图像中存在目标物体的样本。在目标检测任务中，正样本通常使用标注的边界框信息作为参考，并将其与模型预测的边界框进行比较，以计算回归损失和分类损失。例如，在YOLO（You Only Look Once）算法中，如果预测的边界框与目标物体的重叠（如IOU指标）超过一定阈值（如0.5），则将其作为正样本。

此外，正样本也可以是任务所要检测的具体目标，例如在人脸识别中，不同种族、年龄、表情或装饰的人脸都可以被视为正样本，而与之不同的背景（如街道、室内等）则可以作为负样本。

需要注意的是，正样本并非手动标注的GT（ground truth），而是算法生成的框与真实框重叠超过一定阈值的样本。负样本则是与真值不对应的其他所有目标类别或不存在目标物体的样本。

总结来说，正样本在机器学习和计算机视觉任务中起着至关重要的作用，它们帮助模型学习如何准确地识别和定位目标物体。