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/1604.03540.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传播后,有一些困难样本loss较大,我们可以对loss进行降序排序,取前K个…

 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. 每张图片, 按照1:3的比例来抽取的 RoI 的话, 要在负例中抽取 48 个, Fast RCNN 采用 random sampling 策略. hard negative example 首先我们看看…

Focal Loss for Dense Object Detection-RetinaNet YOLO和SSD可以算one-stage算法里的佼佼者,加上R-CNN系列算法,这几种算法可以说是目标检测领域非常经典的算法了.这几种算法在提出之后经过数次改进,都得到了很高的精确度,但是one-stage的算法总是稍逊two-stage算法一筹,于是就有了Focal Loss来找场子. 在Focal Loss这篇论文中中,作者认为one-stage精确度不如two-stage是因为下面的原因: ① …

R-CNN: 2014,cnn为Alexnet 训练流程: 1)在imagenet上对cnn模型pre-train 2)使用所有ss生成区域对1)进行fine-tune ~softmax改为21维度 ground-truth:标记的真正的框~lou,阈值0.5~32个正样本,96个负样本 3)在2)的F7特征上训练线性svm分类器,正样本和负样本阈值分别为所有ground truth和lou小于0.3的ss区域 注意:输入的正样本U&负样本!所有自己得有定义 4)在2)的最后一个卷加层con5特…

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%,那么模型只需要对所有样本输出预测为负样本,那么模型轻松可以达到99%的正确率.一般此时需使用其他度量标准来判断模型性能.比如召回率ReCall(查全率:样本中所有标记为正样本的有多少被模型预测为正样本). 从数据层解决办法:  1.欠采样(undersampling):将模型中类别较多的样例除去一些,使类别样本数量平衡.但此法由于除去一些样本,导致丢失许多信息.一种改进办法是…

公式推导:https://github.com/zimenglan-sysu-512/paper-note/blob/master/focal_loss.pdf 使用的代码:https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss 在onestage的网络中,正负样本达到1:1000,这就会出现两个问题:1.样本不平衡   2.负样本主导loss.虽然负样本的loss小(因为大量的负样本是easy example,大量负样本是准确率很高的第0类),但个数众…

Definition: Online Hard Example Mining (OHEM) is a way to pick hard examples with reduced computation cost to improve your network performance on borderline cases  which generalize to the general performance. It is mostly used for Object Detection. S…

参考:https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77945600 参考:http://www.cnblogs.com/sddai/p/10277383.html 参考:https://blog.csdn.net/u012426298/article/details/81773319 Object Hard example mining: 这里分2种Hard example mining方法,分别对应于优化SVM的算法和非SVM的算法:…

目录 引言 Fast R-CNN设计思路 一.动机 二.现有方案hard negative mining 及其窘境 hard negative mining实现 窘境 设计思路 OHEM步骤: 反向传播 实验结果 引言 Fast R-CNN设计思路 Fast R-CNN将整张图片和选择性搜索算法提取出来的候选区域作为输入,对整张图片利用卷积+池化的组合提取特征,产生一个feature map(特征层),结合选择性搜索算法提取出来的候选区域位置,从feature map中选择对应位置的特征(红色框…

在进行文本挖掘时,TSQL中的通配符(Wildchar)显得功能不足,这时,使用“CLR+正则表达式”是非常不错的选择,正则表达式看似非常复杂,但,万变不离其宗,熟练掌握正则表达式的元数据,就能熟练和灵活使用正则表达式完成复杂的Text Mining工作. 一,正则表达式的特殊字符 1,常用元字符 用以匹配特定的字符(字母,数字,符号),注意字母是区分大小写的: . :匹配除换行符以外的任意字符 \w :匹配字母或数字或下划线或汉字 \s :匹配任意的空白符 \d :匹配数字 \b :匹配单词的…