图像处理中的hard negative mining（难例挖掘）

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ground_truth重叠率IoU超过一定阈值的(比如0.5)，则认为它是positive sample，否则为negative sample，考虑到实际负样本数>>正样本数，我们为了避免network的预测值少数服从多数而向负样本靠拢，取正样本数：负样本数大约为1:3，显而易见，用来训练网络的负样本为提取的负样本的子集，那么，我们当然选择负样本中容易被分错类的困难负样本来进行网络训练啰。

那么负样本中哪些是困难负样本(hard negative)呢？困难负样本是指哪些容易被网络预测为正样本的proposal，即假阳性(false positive)，如roi里有二分之一个目标时，虽然它仍是负样本，却容易被判断为正样本，这块roi即为hard negative，训练hard negative对提升网络的分类性能具有极大帮助，因为它相当于一个错题集。

如何判断它为困难负样本呢？也很简单，我们先用初始样本集(即第一帧随机选择的正负样本)去训练网络，再用训练好的网络去预测负样本集中剩余的负样本，选择其中得分最高，即最容易被判断为正样本的负样本为困难样本，加入负样本集中，重新训练网络，循环往复，然后我们会发现:咦！我们的网络的分类性能越来越强了！假阳性负样本与正样本间也越来越相似了！(因为此时只有这些妖怪区域能迷惑我们的分类器了)。

完结！撒花！