论文笔记OHEM:TrainingRegion-basedObjectDetectorswithOnlineHardExampleMining25561分类专栏DeepLearning32篇ComputerVision29篇ObjectDetection17篇Tracking6篇论文笔记25篇Python4篇Matlab3篇Code10篇MachineLearning1篇...
本文首次发表于本人csdn博客：【CVPR2016】OHEM--onlinenegativeexamplemining现在很少会关注2年以前的顶会论文了，但是像OHEM这样的经典论文还是值得一读。果然论文作者列表里有rbg大神的都是经典文章。国际…
深度学习OHEM:OnlineHardExampleMiningOHEM论文地址他提出了一种onlinehardexamplemining算法训练Region-basedObjectDetectors.优点：对于数据类型不平衡问题不需要采用设置正负样本比例的问题来解决。
论文中把OHEM应用在FastR-CNN中具体参看博文，是因为FastR-CNN相当于目标检测各大框架的母体，很多框架都是它的变形，所以作者在FastR-CNN上应用很有说明性。1.FastR-CNN框架简述
OHEM论文地址他提出了一种onlinehardexamplemining算法训练Region-basedObjectDetectors.优点:对于数据类型不平衡问题不需要采用设置正负样本比例的问...
现在很少会关注2年以前的顶会论文了,但是像ohem这样的经典论文还是值得一读.果然论文作者列表里有rbg大神的都是经典文章.国际惯例,先给出文章标题和链接:标题...
type='OHEMSampler',#解决难易样本,也解决了正负样本比例问题。num=512,pos_fraction=0.25,neg_pos_ub=-1,add_gt_as_proposals=True),pos_weight=-1,debug=False),di...
在目标检测中,使用SS或者滑动窗口等方法得到的proposal中,正负样本的个数比例差距很大,之前的方法都是选择若干个负样本的proposal,使得正负比为1:3,论文...
论文题目:TrainingRegion-basedObjectDetectorswithOnlineHardExampleMiningOHEM是通过改进HardExampleMining方法,使其适应onlinelearning算法特...
OHEM78.9%76.3%25.5%(@[0.5-0.95]),45.9%(@0.5)R-FCNResNet5077.4%0.12sec(K40),0.09sec(TitianX)R-FCNResNet10179.5%0.17sec(K40),0.12sec(Tit...