Definition: Online Hard Example Mining (OHEM) is a way to pick hard examples with reduced computation cost to improve your network ...
最早由RGB在论文 Training Region based Object Detectors with Online Hard Example Mining 中提出,用于fast rcnn训练中,具有一定训练效果 论文地址:https: arxiv.org pdf . .pdf 实验地址:https: github.com firrice OHEM 主要思想:一个batch的输入经过网络的前向 ...
2019-08-17 14:40 0 404 推荐指数:
Definition: Online Hard Example Mining (OHEM) is a way to pick hard examples with reduced computation cost to improve your network ...
Hard example mining 核心思想:用分类器对样本进行分类,把其中错误分类的样本(hard negative)放入负样本集合再继续训练分类器。 why hard negative? FP: false positive, 错误的将其分类成正例。 我的理解 ...
1.原文来自于:https://blog.csdn.net/qq_36570733/article/details/83444245?depth_1-utm_source=distribute.pc_ ...
 Fast RCNN 中将与 groud truth 的 IoU 在 [0.1, 0.5) 之间标记为负例, [0, 0.1) 的 example 用于 hard negative mining. 在训练时一般输入为N=2张图片, 选择 128 个 RoI, 即每张图片 64 个 RoI. ...
Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining00 Astract摘要主要讲了四点:(1) 训练过程需要进行参数的空间搜索(2) 简单样本与难分辨样本之间的类别不平衡是亟需解决的问题(3) 自动地选择 ...
样本不平衡问题 如在二分类中正负样本比例存在较大差距,导致模型的预测偏向某一类别。如果正样本占据1%,而负样本占据99%,那么模型只需要对 ...
原 图像处理中的hard negative mining(难例挖掘) 2018年10月27日 11:15:30 热带巨兽 阅读数 2307 ...
paper link keyword outer faces:异常人脸,由于人脸尺度过小或者人脸尺度与anchor尺度不匹配,造成训练时匹配不到足够多的Anchor(小于阈值K),影响了这些人脸的召回。 HAMBox:Online High-quality Anchor Mining ...