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> 0表示0个正样本，1就是有一个了 当然其实都没什么关系，都影响不了大局 不好意思我还是有疑问。如果我将没有目标的背景图片作为负样本(也就是说对应的txt为空)加入训练集，那么这张图片在代码中对应的label是```labels = np.zeros((0,5), dtype=np.float32)```吗？那labels不是为[]了吗？这还怎么进行损失函数的计算呢？
> 提高准确率的一个重要策略就是：数据集最好有没有标注的对象，即负样本，对应空的txt文件，最好有多少样本就设计多少负样本。 > 将负样本一删了之，恐怕不妥。 您好，有个问题请教下。最近在做手势识别，但是在用yolo做手势识别，由于手势的多样性，导致许多随意的手势被误识别成标注的正规手势。是不是将那些随意的手势**做成负样本数据集**，会改善呢？
> [@nvpohanh](https://github.com/nvpohanh) I try it on another SelfAttention Module without AttentionMask. And there is a kernel with name mha_v2 which fuses matmal + softmax + matmal. So the question is:...
attention_mask_perf_issue.zip: https://drive.google.com/file/d/1J3kYLi9sNFKF5CrjhrpCDsuNIeMMtPLP/view?usp=sharing