won_t的博客

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.

ground truth指标注框anchor指人为初始给的先验框，一般在二阶段检测器的RPN阶段或者在一阶段检测器中设置proposal指的是二阶段方法中RPN的输出框，也就是对anchor第一次做回归得到的结果ROI指RPN阶段输出的proposal经过排序取topk，然后做nms（非极大抑制）取一定数量的框，用于第二阶段的再次精修；在RCNN ，Fast RCNN方法中指通过选择性搜索生成的框bounding box指proposal经过再次精修后的预测框...