如何解决yolov5模型的定位不精确问题？

YOLOv5 模型在检测一些密集小物体时，存在定位不精确的问题，即出现一些定位上的失误，还会出现将背景错误的判别为物体或者多个物体被判别成一个物体的问题。 针对图 3.1 中的数据不均衡问题，有两个种改进方法，一是在训练的损失函数中加入一些高级损失函数如 Focal loss，另外一种是在训练时期对训练数据使用数据增强。

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