《Focal Loss for Object Detection》阅读笔记
2017-12-08 09:13
731 查看
阻碍 One-tage Detector 的性能最大的障碍在于训练数据 class imbalance, 文中通过修改 cross-entropy loss, 降权 well-classified samples 从而模型性能。
相比而言,one-stage detector 需要处理更大的样本空间,这些样本采样与整幅图像。实际上达到了 ~100k 的样本稠密覆盖整个空间位置、尺度、纵横比。而类似的启发式采样无效,整个过程被容易分类的 background samples 主导。因而,为了改善这种无效的问题,提出了 bootstrapping, hard example mining 方法。
以前的方法
R-CNN 系列方法通过 two-stage 级联和启发式采样处理 class imbalance 问题, proposal stage 快速缩小候选目标的位置到一个较小的数量 (eg., 1~2k), 过滤掉大量的背景样本。在第二步进行分类时,启发式采样,固定 foreground-background 比例(1:3)以及 online hard example mining (OHEM), 使得foreground 和 background 的比例更易保持。相比而言,one-stage detector 需要处理更大的样本空间,这些样本采样与整幅图像。实际上达到了 ~100k 的样本稠密覆盖整个空间位置、尺度、纵横比。而类似的启发式采样无效,整个过程被容易分类的 background samples 主导。因而,为了改善这种无效的问题,提出了 bootstrapping, hard example mining 方法。
相关文章推荐
- 《Focal Loss for Dense Object Detection》论文阅读笔记
- [论文笔记]Focal Loss for Dense Object Detection
- 论文阅读-《Focal Loss for Dense Object Detection》
- [论文阅读] Focal Loss for Dense Object Detection
- Focal Loss for Dense Object Detection 论文阅读
- Focal Loss for Dense Object Detection论文阅读
- Focal Loss for Dense Object Detection
- Focal Loss for Dense Object Detection
- reinforcement learing for visual object detection - 阅读笔记
- 目标检测--Focal Loss for Dense Object Detection
- Feature Pyramid Networks for Object Detection (FPN) 阅读笔记
- Focal Loss for Dense Object Detection
- Focal Loss for Dense Object Detection
- Focal Loss for Dense Object Detection
- 论文解读Focal Loss for Dense Object Detection
- Focal Loss for Dense Object Detection
- Rich featureHierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 阅读笔记
- 目标检测“Focal Loss for Dense Object Detection”
- Feature Pyramid Networks for Object Detection 阅读笔记
- Focal Loss for Dense Object Detection