小目标检测2_OHEM

主要参考：

有参考很多文章与博客，有的可能忘记放出处了，侵权请联系，马上修改~

Online Hard-Example Mining（在线难例挖掘）

RPN网络（两阶段网络中，使用区域提议网络RPN在产生目标区域建议框）中目标可能被很多框标记，这些框中有的包含了整个目标；有的框可能只包含不完全的目标，这类框是错的，可以将其判定为难例。
通过不断被难例训练就可以使网络具有更好的鲁棒性。

通常，每个图像随机选择256个ROI（这个应该是可以指定的），一些作为前景（目标），一些作为背景。

在OHEM方法中，将传统的ROI的随机选择替换为基于其损失值的选择。在排序前要进行 NMS非极大抑制，区域根据其loss损失值进行排序，只有足够高的区域才会传递给分类学习模块。

这确保了对网络错误最多的样本（困难的样本）的学习，分别对背景和前景对象进行选择，以确保在每个梯度下降步骤中有足够数量的正样本和负样本。

网络

OHEM中有两组ROI Network，其中
(a)是绿色
是一个可读(read-only)的ROI Network，每次只读取权重后进行forward࿰