hard negative mining

最新推荐文章于 2022-10-16 15:46:33 发布
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本文探讨了视觉跟踪领域中Hard Negative Mining技术的重要性。该技术通过筛选出难以区分的负面样本进行训练，有效提高了分类器的准确性和效率，避免了将部分目标误判为完整目标的问题。

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目前在看visual tracking相关的论文，有的论文中会用到hard negative mining技术，hard negative mining是什么意思呢？

训练时有positive 样本和negative 样本，但在训练过程中大多数的negative examples 是没有用的或者说用处不大。negative 样本分为不包含目标的样本、包含部分目标的样本，也就是容易判别/不容易判别为背景的样本。训练好classifier后，验证时经常会出好多错误，原因就是把包含部分的目标的样本判别为目标。

如果在训练时采用不容易判别的negative 样本进行训练也就是hard negative 样本会很大的提高classifier的准确率和效率。

hard_negative_mining
jacke121的专栏
02-01 2635
hard_negative_mining yuanwen:https://blog.youkuaiyun.com/qq_36570733/article/details/83444245 本篇总结了一下知乎上的回答，原文链接：https://www.zhihu.com/question/46292829 在目标检测中我们会事先标记好ground_truth，接下来在图片中随机提取一系列sample，与g...
关于focal loss和分类任务中的hard negative（positive）mining
Trasper1的博客
12-09 4016
深度学习，数据是关键。 在训练一个分类器的时候，对数据的要求是class balance，即不同标签的样本量都要充足且相仿。然而，这个要求在现实应用中往往很难得到保证。 下面我以基于检测的单目标跟踪举例分析这个问题。 visual object tracking是在一段视频中跟踪一个特定目标。常见的方法有one-stage regression（比如correlation filter tr...
【深度学习】Hard Negative Mining的理解（带论文重点内容解读）
wzk4869的博客
10-16 4635
【深度学习】Hard Negative Mining的理解（带论文重点内容解读）
深度学习之 hard negative mining （难例挖掘）
fenglepeng的博客
06-13 9620
首先是negative，即负样本，其次是hard，说明是困难样本，也就是说在对负样本分类时候，loss比较大（label与prediction相差较大）的那些样本，也可以说是容易将负样本看成正样本的那些样本，例如roi里没有物体，全是背景，这时候分类器很容易正确分类成背景，这个就叫easy negative；如果roi里有二分之一个物体，标签仍是负样本，这时候分类器就容易把他看成正样本，即假阳性(false positive)，这时候就是had negative。hard negative mining就是
hard-negative mining详细介绍
qq_29462849的博客
03-10 2303
1. hard-negative mining negative相对于positive，是相对于正样本来说，不含有目标的负样本。但是，negative包括很多，有完全不包含目标的，也有部分含有的，也就是容易/不容易被分为负样本的。其中比较容易被判定是负样本（比如全是背景）的对于训练并不能起到很好的监督作用。我们需要找一些难划分的负样本，也就是hard negative，来增强网络的判别性能。 在训...
Hard Negative Mining Method
qq_34243847的博客
03-11 1559
Let’s say I give you a bunch of images that contain one or more people, and I give you bounding boxes for each one. Your classifier will need both positive training examples (p...
Hard Negative Mining
最新发布
12-31
def hard_negative_mining(losses, top_k_ratio=0.5): num_samples = int(len(losses) * top_k_ratio) _, indices = torch.topk(losses, k=num_samples) return indices.tolist() ``` 此代码片段展示了如何基于...
hard negative mining方法是什么
07-15
Hard negative mining（困难负样本挖掘）是一种用于目标检测和分类任务的训练策略。在这种方法中，模型会专门关注那些被错误分类的负样本，以便更好地学习和纠正分类器的错误。 在传统的目标检测或分类任务中，通常...
在hard negative mining方法中，负样本具体是什么
07-15
在Hard negative mining方法中，负样本指的是被模型错误分类为负类的样本。在二分类任务中，通常将样本分为正样本和负样本两类。正样本是指属于目标类别的样本，而负样本是指不属于目标类别的样本。 在传统的训练...
hard example mining(困难样本挖掘)
qq_29981283的博客
10-24 1万+
Hard example mining 核心思想：用分类器对样本进行分类，把其中错误分类的样本(hard negative)放入负样本集合再继续训练分类器。 why hard negative? FP: false positive, 错误的将其分类成正例。 我的理解是label 相对特征明显一些，如果把label分成负例说明这个分类器模型不够好。主要的问题还是庞大的negative里面有些令分类...
Hard Negative Mining Method（难例挖掘）
Ema1997的博客
03-29 1559
首先说明一下，什么是困难负样本？说白了就是对分类器迷惑性大的样本，这类样本的实际标签是负的，但是分类器往往预测为正的。 难例挖掘是指,针对模型训练过程中的困难负样本，重新训练它们。 在目标检测中我们会事先标记好ground_truth，接下来在图片中随机提取一系列sample，与ground_truth重叠率IoU超过一定阈值的(比如0.5)，大于则认为它是positive sample，否则为n...
rcnn中的Hard negative mining方法
won_t的博客
04-29 432
rcnn中类别判断中分类器对每一类目标，使用一个线性SVM分类器进行判别。输入为深度网络输出的4096维特征，输出是否属于此类。由于负样本很多，使用hard negative mining方法。 关于hard mining，比较生动的例子是高中时期你准备的错题集。错题集不会是每次所有的题目你都往上放。放上去的都是你最没有掌握的那些知识点（错的最厉害的），而这一部分是对你学习最有帮助的。 一、为何难例挖掘？ Why Hard Example Mining 难例挖掘与非极大值抑制 NMS 一样，都是为了.
Hard Negative Mning
weixin_30511107的博客
12-15 174
对于hard negative mining的解释，引用一波知乎： 链接：https://www.zhihu.com/question/46292829/answer/235112564来源：知乎 先要理解什么是hard negative R-CNN关于hard negative mining的部分引用了两篇论文: [17] P. Felzenszwalb, R. Girshick,...
论文笔记 Bootstrapping Face Detection with Hard Negative Examples
xiaoxiang_AQ 的博客
08-26 4744
来自小米研究院的文章。主要介绍了一种优秀的人脸检测技术：采用hard negative mining想法，反复通过背景得到的hard negatives，对Faster RCNN的人脸检测算子进行更新。通过FDDB数据集的验证，该方法效果显著。 Related Work： Hard Negative Mining 开始是用在选择function approximation learni
什么是hard negative mining
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来自外星系的研究生
09-06 2万+
最近一直在看关于CNN的目标检测和跟踪的文章，在这中间会经常看到hard negative mining这个名词，把这个大概解释一下： 假设给你一堆包含一个或多个人物的图片，并且每一个人都给你一个bounding box做标记，如果要训练一个分类器去做分类的话，你的分类器需要既包含正训练样本（人）和负训练样本（背景）。 你通过观察bounding box去创建一个有用的正训练样本，那么怎么做才
hard negative mining（难例挖掘）
weixin_38814632的博客
06-03 720
hard negative mining（难例挖掘） 难例挖掘和非极大值抑制NMS一样，都是为了解决目标检测样本不平衡和低召回率的问题。 在目标检测过程中为了提高召回率，通常会提出很多Region Proposal（远超过实际数量的ground truth），但是大量的Region Proposal会使得训练时绝大部份都是负样本，为了保证样本均衡，需要对负样本进行抽样。 一般情况下选取正负样本的比例为1:3，且选择负样本中容易被分错类的困难负样本进行网络训练。 困难负样本：困难负样本一般与ground tr
【笔记】 Hard negative：区域建议框中得分较高的False Positive（假阳性）
nyist_yangguang的博客
07-12 515
对于目标检测中我们会事先标记处ground truth，然后再算法中会生成一系列proposal，这些proposal有跟标记的ground truth重合的也有没重合的，那么重合度（IOU）超过一定阈值（通常0.5）的则认定为是正样本，以下的则是负样本。然后扔进网络中训练。However，这也许会出现一个问题那就是正样本的数量远远小于负样本，这样训练出来的分类器的效果总是有限的，会出现许多false positive，把其中得分较高的这些false positive当做所谓的Hard negative，既
关于hard-negative mining
浩瀚之水的专栏
10-16 1436
1. hard-negative mining       negative相对于positive，是相对于正样本来说，不含有目标的负样本。但是，negative包括很多，有完全不包含目标的的，也有部分含有的，也就是容易/不容易被分为负样本的。其中比较容易被判定是负样本（比如全是背景）的对于训练并不能起到很好的监督作用。我们需要找一些难划分的负样本，也就是hard negative，来增强网络的判...
（HEM/OHEM）hard negative（example）mining难例挖掘 与focal loss、GHM损失函数
xys430381_1的专栏
06-18 7340
分类任务中的样本不均衡及hard negative mining的必要性 在训练一个分类器的时候，对数据的要求是class balance，即不同标签的样本量都要充足且相仿。然而，这个要求在现实应用中往往很难得到保证。 在目标检测算法中，对于输入的一张图像，可能会生成成千上万的预选框（region proposal），但是其中只有很少一部分是包含真实目标的，这就带来了类别不均衡问题。 类别不平衡时...
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