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1、OHEM算法总述这篇论文针对基于region的目标检测网络中容易出现的正负样本不均衡问题，提出了一个在线困难样本挖掘的算法，这个算法比RCNN和FastRCNN中的hardnegativemining方法效果要好，论文中有数据对比，算法具体流程如下：先计算出
简介来自2016年论文《TrainingRegion-basedObjectDetectorswithOnlineHardExampleMining》。在线困难样本挖掘OHEM（OnlineHardExampleMining）。如字面意思，OHEM加强了对困难样例的检测，提高了mAP。Bootstrapping算法，指的就是...
OHEM是CVPR2016的文章，它提出一种通过onlinehardexamplemining算法训练Region-basedObjectDetectors，其优点：.1.对于数据的类别不平衡问题不需要采用设置正负样本比例的方式来解决，这种在线选择方式针对性更强。.2.当数据集增大，算法可以在原来基础上提升更大...
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。当数据集增大，算法可以在原来的基础
OHEMOHEM(onlinehardexamplemining)，翻译过来就是在线难例挖掘，就是对所有的ROI的损失进行评估，选择损失较大的来优化网络，详情移步：OHEM论文解读损失选择针对分类的损失函数可以试试如GHM-CLoss，针对回归的损失函数可以试试如
本文盘点ECCV2020中所有底层图像处理方向相关论文，包含：图像增强，图像恢复，去摩尔纹、去噪和质量评价论文，总计29篇，去摩尔纹2篇，去噪10篇，图像增强7篇，图像恢复9篇，质量评价1篇。下载包…
OHEM增加了合理的计算和内存开销，如表2所示。对于VGGM网络，OHEM每次训练迭代花费0.09秒(对于VGG16是0.43秒)，并且需要1G内存(对于VGG16是2.3G)。考虑到FRCN是一种快速的训练检测器，大多数用户都可以接受训练时间的增加。
这篇文章是在看云从科技的一篇叫Pixel-Anchor的文章的时候看到的，因为他给出的数据效果不错，后来下载下来具体看了一下速度，速度也还可以resnet的主干网络，在ICDAR2015数据集上的最快能达到12.38fps，此时的f值为85.88%，而且该方法适用于弯曲文字的检测...
目标检测算法之RetinaNet（引入FocalLoss）今天来介绍一下目标检测算法中RetinaNet，这篇论文是CVPR2018的作品，KaimingHe大神也是作者之一，同时这篇论文提出的FocalLoss也...
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