芒果YOLOv10改进67：独家更新 | 动态标签分配策略篇之ATSS：自适应训练样本选择Adaptive Training Sample Selection策略

💡本篇内容：全新改进：自适应训练样本选择Adaptive Training Sample Selection策略

💡🚀🚀🚀本博客 标签分配策略ATSS改进 源代码改进 适用于 YOLOv10 按步骤操作运行改进后的代码即可，教程包括源代码
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💡：YOLO改进标签分配策略很新颖，后续持续更新中📈

💡论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.02424v4

标签分配策略改进 ATSS 核心理论部分 + 最新改进 YOLOv10 代码实践改进

论文理论

多年来，目标检测一直由基于锚点的检测器主导。最近，由于 FPN 和 Focal Loss 的提出，无锚检测器变得流行起来。在本文中，我们首先指出基于anchor的检测和无anchor的检测的本质区别实际上是如何定义正负训练样本，这导致了它们之间的性能差距。如果他们在训练时采用相同的正负样本定义&