yolov5中build targets代码过程

在 yolov5 中，build targets 的代码过程主要包括以下几个步骤：

1. 将输入的 ground truth boxes 和 anchor boxes 转换为相对于 feature map 的坐标，并计算出每个 ground truth box 对应的最佳 anchor box。

2. 创建一个空的 target tensor，其大小为 (batch_size, num_anchors, grid_size, grid_size, num_classes + 5)，其中 num_anchors 表示每个 grid cell 需要预测的 anchor boxes 数量，num_classes 表示类别数目，5 表示每个 anchor box 需要预测的值（x、y、w、h 和 objectness 分数）。

3. 遍历每个 ground truth box，并将其对应的 anchor box 标记为 positive。同时，计算出该 anchor box 需要预测的值（x、y、w、h 和 objectness 分数），并将其写入 target tensor 中。

4. 对于每个 grid cell，如果其没有被标记为 positive，但与某个 ground truth box 的 IoU 大于阈值（通常为 0.5），则将其标记为 ignore。同时，将该 anchor box 需要预测的值写入 target tensor 中。

5. 最后，将所有标记为 negative 的 anchor box 的 objectness 分数设为 0，并将所有 ignore 的 anchor box 的 objectness 分数设为 -1。

综上所述，build targets 的代码过程主要是根据输入的 ground truth boxes 和 anchor boxes，在 target tensor 中标记每个 anchor box 的类别、位置和可信度等信息。这个过程是目标检测中非常重要的一步，直接影响到模型的训练效果