閾值設定方法主要有以下幾種：
固定閾值法。在模型訓練過程中，將閾值設定為一個固定值，例如0.5。在推斷時，如果輸出結果大於這個閾值，則認為預測結果為正類，否則為負類。
自適應閾值法。考慮到模型的輸出結果可能存在誤差，以及輸入數據質量和樣本分布等因素的影響，自適應閾值法通過動態調整閾值來適應當前模型表現和輸入數據質量。一種常見方法是基於混淆矩陣的最佳化過程，通過調整閾值來最大化模型的準確性。
基於邏輯常識或經驗設定統一閾值。這種方法可能因為實際安裝中相機安裝和角度、光照和目標數據採集質量的不統一而效果不理想。
構架數據集，通過計算相似度矩陣來確定最佳閾值。這種方法需要對數據進行預先標註，可能存在通用性差和標註成本過高的問題。
使用分析方法如局部加權回歸散點平滑法(LOWESS)或分段回歸來設定閾值。這些方法可以通過擬合數據找出曲線拐點或最適區間來確定閾值。
此外，還有一些特定套用場景下的閾值設定方法，例如在圖像處理軟體(如Photoshop)中，可以通過調整閾值參數來改變圖像的色調或對比度。在告警系統中，閾值可能基於模擬數據設定、自動化計算或峰值數據來確定。