OHEM算法

最新推荐文章于 2021-11-25 15:58:03 发布
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#OHEM

OHEM算法及Caffe代码详解
AI之路
06-12 1万+
这是CVPR2016的一篇论文，用于目标检测，本篇博文先介绍这个算法，然后介绍其Caffe代码。论文：Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 论文链接：https://arxiv.org/abs/1604.03540算法概述：OHEM（online hard example miniing）算法的
OHEM 详解
Kula的博客
03-24 1万+
（一）Hard Negative Mining Method（二）OHEM
OHEM
weixin_33739523的博客
05-08 890
Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining00 Astract摘要主要讲了四点：(1) 训练过程需要进行参数的空间搜索(2) 简单样本与难分辨样本之间的类别不平衡是亟需解决的问题(3) 自动地选择难分辨样本来进行训练不仅效率高而且性能好(4) 提出了OHEM算法，不仅效率高而且性能好，在各种数据集上表...
困难负样本挖掘方法——OHEM
Tony Wey的博客
11-25 3144
Online Negative Example Mining 论文链接 背景： 在模型训练中，大量的训练数据中会存在一些难以区分的负样本，找到这样的负样例再进行针对性地训练，能够对模型精度有一定的提升。在 two-stage 的目标检测方法中，经过区域生成算法或者网络生成的 region proposals 通常会经过正负样本的筛选和比例平衡后，才送入之后的检测网络进行训练。但是正负样本的定义和训练的比例是需要人为定义的。如果要筛选 hard mining。通常使用的都是 hard negative min
OHEM算法的Caffe实现
AI之路
06-13 4324
这篇博文介绍如何用OHEM算法训练数据和测试数据。因为OHEM算法是对Fast RCNN的改造，所以Caffe代码的编译和Fast(er) RCNN基本类似。OHEM算法及Caffe代码的讲解可以参考另外一篇博客：OHEM算法及Caffe代码详解代码的github地址：https://github.com/abhi2610/ohem1、拉取项目git clone --recursive https:
目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA
u014630987的博客
07-20 7729
1. 前言 目前。计算机视觉中的性能最好的目标检测方法主要分为两种: one-stage 和two-stage 方法。two-stage方法分为两步，第一步为候选区域生成阶段(Proposal stage),通过如Selective Search、EdgeBoxes等方法可以生成数量相对较小候选目标检测框；第二步为分类与回归阶段，对第一阶段生成的 Candiate Proposal 进行分类和位置...
检测模型改进—OHEM与Focal-Loss算法总结
m_buddy的博客
04-05 1万+
1. 概述 论文名称：Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 代码地址：OHEM OHEM（online hard example miniing）算法的核心思想是： 根据输入样本的损失进行筛选，筛选出hard example，表示对分类和检测影响较大的样本，然后将筛选得到的这些样本应用在随机梯度...
OHEM,Focal loss,GHM loss二分类pytorch代码实现(减轻难易样本不均衡问题)
weixin_42388228的博客
10-16 5487
https://mp.weixin.qq.com/s/iOAICJege2b0pCVxPkvNiA 综述：解决目标检测中的样本不均衡问题 该综述主要介绍了OHEM,Focal loss,GHM loss;由于我这的二分类数据集不存在正负样本不均衡的问题，所以着重看了处理难易样本不均衡(正常情况下，容易的样本较多，困难的样本较少)；由于我只是分类问题，所以写了各种分类的loss，且网络的最后一层为softmax，所以网络输出的pred是softmax层前的logits经过softmax后的结果，普通的交叉熵损
论文笔记 OHEM: Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining
热门推荐
xiaoxiang_AQ 的博客
10-08 2万+
CVPR2016的文章，CMU与rbg大神的合作。原谅我一直没有对这篇文章做一个笔记~~ 文章提出了一种通过online hard example mining（OHEM）算法训练基于区域的卷积检测算子的高效目标检测算法，能够对简单样本和一些小数量样本进行抑制，使得训练过程更加高效。该方法利用显著的bootstrapping技术（SVM中被普遍利用），对SGD算法进行一定的修改，使得原有的reg
OHEM（Online Hard Example Mining ）算法
qq_32172681的博客
08-06 1341
OHEM算法提出于论文 Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining，链接：https://arxiv.org/abs/1604.03540。在hard example（损失较大的样本）反向传播时，可以减少运算量。 OHEM主要思想是，根据输入样本的损失进行筛选，筛选出hard example，表示对...
OHEM的pytorch代码实现细节
一路狂奔的猪的博客
04-23 6248
详细解读一下OHEM的实现代码： def ohem_loss( batch_size, cls_pred, cls_target, loc_pred, loc_target, smooth_l1_sigma=1.0 ): """ Arguments: batch_size (int): number of sampled rois for bbox he...
OHEM，Batch Hard（识别乱入），Focal Loss
Wayne2019的博客
01-01 5468
一些别人总结的Faster R-CNN后续改进： [目标检测] Faster R-CNN 深入理解 && 改进方法汇总 Faster R-CNN改进篇（一）： ION ● HyperNet ● MS CNNTraining Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 最好先阅读之前博文： Tensorflow o
Hard negative mining
菜鸟起飞
09-18 347
转载：https://www.cnblogs.com/elitphil/p/12714479.html 1.原文来自于：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36570733/article/details/83444245?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-ta
【OHEM】《Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining》
bryant_meng
09-18 839
CVPR-2016 文章目录1 Background and Motivation1.1 Imbalance1.2 Bootstraping1.3 Related works2 Innovation3 Advantages4 Overview Fast RCNN4.1 why choosing Fast RCNN（FRCN）4.2 Traing5 Methods5.1 Online hard ...
OHEM笔记
lt1103725556的博客
06-14 835
完整名：Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 中文：用在线的困难样例挖掘算法训练基于地区的目标检测器 摘要 主要说现有的目标检测算法开销大，而数据集中又分为大部分的简单样例和小部分的困难样例，如果能自动把困难样例筛选出来，那么算法会更加有效率，这就是OHEM的作用，同时OHEM也确实提高了各种数...
OHEM：Online Hard Example Mining
m0_37876745的博客
08-17 317
关于OHEM的地位，在深度学习的算法面试经常会问到的问题 OHEM的核心思想：根据输入样本的损失筛选出来一部分hard example，这样的hard example对分类和检测影响会比较大，然后将这些筛选到的 关于自然语言处理中的难样本挖掘，链接在自然语言处理中的负样本挖掘 ...
SqueezeNet网络的OHEM
BigCowPeking
08-13 965
SqueezeNet网络的OHEM
实现基于OHEM的FastR-CNN对象检测器训练
OHEM算法与SGD结合使用时，可以去除一些启发式选择和超参数调整，简化训练流程，同时获得更好的收敛性能。 ### 知识点五：MIT许可证 MIT许可证是一种简明宽松的开源许可证，允许用户几乎无限制地使用软件，无论是...
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