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. ...
.原文來自於:https: blog.csdn.net qq article details depth utm source distribute.pc relevant.none task blog BlogCommendFromMachineLearnPai amp utm source distribute.pc relevant.none task blog BlogCommendFr ...
2020-04-16 17:45 0 919 推薦指數:
 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. ...
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 ...
對於hard negative mining的解釋,引用一波知乎: 鏈接:https://www.zhihu.com/question/46292829/answer/235112564 來源:知乎 先要理解什么是hard negative R-CNN ...
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 ...
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 ...
False Positive (簡稱FP):判斷為正,但是判斷錯了。(實際為負)False Negative (簡稱FN):判斷為負,但是判斷錯了。(實際為正)True Positive (簡稱TP):判斷為正,且實際為正。True Negative (簡稱TN):判斷為負,且實際為負。 解釋 ...
Softmax function Softmax 函數 \(y=[y_1,\cdots,y_m]\) 定義如下: \[y_i=\frac{exp(z_i)}{\sum\limits_{j=1 ...