目标检测“A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection”
如何训练一个目标检测器,对遮挡和形变鲁棒,目前的主要方法是增加不同情况的图像数据,但这些数据有时又特别少。作者提出使用对抗生成有遮挡或形变的样本,这些样本对检测器来说比较困难,使用这些困难的正样本训练可以增加检测器的鲁棒性。与Fast-RCNN比较,在VOC2007上,mAP增加了2.3%,VOC2012上增加了2.6%。不同遮挡或形变的物体如下图所示:Fast-RCNN检测器损失函数有两项,so