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Lv.1 学术文献阅读新秀
2020/08/08 12:48
SSD
负样本挖掘（Hard negative mining）
在生成一系列的 predictions 之后，会产生很多个符合 ground truth box 的 predictions boxes，但同时，不符合 ground truth boxes 也很多，而且这个 negative boxes，远多于 positive boxes。这会造成 negative boxes、positive boxes 之间的不均衡。训练时难以收敛。
解决措施：先随机抽取一定数目负框，然后排序抽得分高的若干个框。选择最高的几个，保证最后 negatives、positives 的比例在 3:1。 更多
在生成一系列的 predictions 之后，会产生很多个符合 ground truth box 的 predictions boxes，但同时，不符合 ground truth boxes 也很多，而且这个 negative boxes，远多于 positive boxes。这会造成 negative boxes、positive boxes 之间的不均衡。训练时难以收敛。
解决措施：先随机抽取一定数目负框，然后排序抽得分高的若干个框。选择最高的几个，保证最后 negatives、positives 的比例在 3:1。 更多
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