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在論文 Training Region based Object Detectors with Online Hard Example Mining 中提出,用於fast rcnn訓練中,具有一定訓練效果 論文地址:https: arxiv.org pdf . .pdf 實驗地址:https: github.com firrice OHEM 主要思想:一個batch的輸入經過網絡的前向 ...
2019-08-17 14:40 0 404 推薦指數:
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:用分類器對樣本進行分類,把其中錯誤分類的樣本(hard negative)放入負樣本集合再繼續訓練分類器。 why hard negative? FP: false positive, 錯誤的將其分類成正例。 我的理解 ...
1.原文來自於:https://blog.csdn.net/qq_36570733/article/details/83444245?depth_1-utm_source=distribute.pc_ ...
 Fast RCNN 中將與 groud truth 的 IoU 在 [0.1, 0.5) 之間標記為負例, [0, 0.1) 的 example 用於 hard negative mining. 在訓練時一般輸入為N=2張圖片, 選擇 128 個 RoI, 即每張圖片 64 個 RoI. ...
Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining00 Astract摘要主要講了四點:(1) 訓練過程需要進行參數的空間搜索(2) 簡單樣本與難分辨樣本之間的類別不平衡是亟需解決的問題(3) 自動地選擇 ...
樣本不平衡問題 如在二分類中正負樣本比例存在較大差距,導致模型的預測偏向某一類別。如果正樣本占據1%,而負樣本占據99%,那么模型只需要對 ...
原 圖像處理中的hard negative mining(難例挖掘) 2018年10月27日 11:15:30 熱帶巨獸 閱讀數 2307 ...
paper link keyword outer faces:異常人臉,由於人臉尺度過小或者人臉尺度與anchor尺度不匹配,造成訓練時匹配不到足夠多的Anchor(小於閾值K),影響了這些人臉的召回。 HAMBox:Online High-quality Anchor Mining ...