OHEM

【论文笔记2019-04-10】Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection

可概括如下：1.采样级的不平衡：随机采样会使所选样本受简单样本的支配；复杂采样方法，如OHEM，会使注意力更向复杂样本集中，但是却对噪声标签敏感，并且会提升内存的占用和计算量。
EverydayRunning·2023-11-01 13:20

综述：解决目标检测中的样本不均衡问题

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨SFXiang来源丨AI算法修炼营编辑丨极市平台极市导读本文对目标检测中的样本不均衡问题类别进行了详细叙述，介绍了包括OHEM
小白学视觉·2023-03-10 07:28

优化策略（二）数据不均衡

FocallosshardnegativeexampleminingOHEMS-OHEMA-Fast-RCNNGHM（较大关注easy和正常hard样本，较少关注outliners）PISAHardNegativeMining/OHEM
Bruce_0712·2023-03-10 07:16

Libra R-CNN论文阅读

OHEM（难例挖掘）用来从所有的样本中，将难例挖掘出来，但是这种对噪声比较敏感，另外费时。
仙女修炼史·2023-01-18 03:22

常用loss函数总结篇

同样有这种自适应方式的还有在线难样本挖掘（OHEM）class-leveldiceloss=2A∩B/(A+B)diceloss是一种区域面积匹配，也
键盘敲坏了·2023-01-09 20:55

mmsegment训练技巧（九）

目录1、训练技巧1.1、Backbone和Heads不同学习率1.2、在线难样本挖掘（OHEM）1.3、类平衡损失2、自定义优化设置2.1、Pytorch支持的自定义优化器2.2、定制优化器2.3、在配置文件中指定优化器
alex1801·2023-01-08 09:34

mmdetection——assign and sample

sample一般为随机，也有ohem的，基于伪标签的。
Shane Zhao·2022-12-31 07:33

OHEM,Focal loss,GHM loss二分类pytorch代码实现(减轻难易样本不均衡问题)

https://mp.weixin.qq.com/s/iOAICJege2b0pCVxPkvNiA综述：解决目标检测中的样本不均衡问题该综述主要介绍了OHEM,Focalloss,GHMloss;由于我这的二分类数据集不存在正负样本不均衡的问题
ystsaan·2022-12-30 07:32

困难负样本挖掘方法——OHEM

OnlineNegativeExampleMining论文链接背景：在模型训练中，大量的训练数据中会存在一些难以区分的负样本，找到这样的负样例再进行针对性地训练，能够对模型精度有一定的提升。在two-stage的目标检测方法中，经过区域生成算法或者网络生成的regionproposals通常会经过正负样本的筛选和比例平衡后，才送入之后的检测网络进行训练。但是正负样本的定义和训练的比例是需要人为定义
Tony Wey·2022-12-20 13:53

OHEM算法及Caffe代码详解

TrainingRegion-basedObjectDetectorswithOnlineHardExampleMining论文链接：https://arxiv.org/abs/1604.03540算法概述：OHEM
AI之路·2022-11-29 23:18

样本不均衡问题 (OHEM, Focal loss)

目录不均衡问题分析正负样本不均衡难易样本不均衡类别间样本不均衡常用的解决方法在线难样本挖掘:OHEM难负样本挖掘(HardNegativeMining,HNM)在线难样本挖掘(OnlineHardExampleMining
连理o·2022-11-12 05:00

样本不均衡 & Weighted cross entropy and Focal loss

2022.03.30@修改于：2022.03.30文章目录1、样本不均衡解决办法1.1数据样本1.1.1欠采样、过采样1.1.2数据增强1.2目标（损失）函数1.2.1classweight1.2.2OHEM1.2.3Focalloss1.3
条件漫步·2022-11-12 04:31

Pytorch：目标检测网络-RetinaNet(不均衡样本问题)

Pytorch:目标检测-样本不均衡问题-OHEM/FocolLoss(RetinaNet)Copyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem
宅家的小魏·2022-09-17 19:54

Paper Reading - Loss系列 - Focal Loss for Dense Object Detection

计算机视觉-Paper&Code-知乎Abstracthttps://arxiv.org/abs/1708.02002https://arxiv.org/abs/1708.02002总结主要为以下几点OHEM
子韵如初·2022-05-10 07:40

mmdetection进阶之相关技巧汇总

mmdetection检测相关技巧albumentations数据增强多尺度训练OHEM在线难例挖掘softnmscascadercnnalbumentations数据增强alb的数据增强方式输入输出和
小涵涵·2022-03-18 05:21

『OCR_detection』PSENet

文章目录前言一、网络结构二、后处理算法(渐进式扩展算法)三、标签的生成四、损失函数loss五、OHEM算法的思想六、训练自己的数据集6.1数据准备6.2数据增强6.3pse_general参数设置6.4issue
libo-coder·2021-01-24 17:47

【每日一网】Day18：OHEM简单理解

OHEM算法背景作者提出了一种困难负样本挖掘的方法，困难负样本是指模型难以区分的负样本，也就是容易将负样本当成正样本的那些样本。
dudu199806·2020-12-31 22:04

目标检测中的性能提升方法综述

降低下采样率与空洞卷积3.多尺度训练4.优化Anchor尺寸训练5.深层与浅层特征融合6.SNIP，尺度归一化7.TridentNet,三叉戟网络二、目标检测中的样本不均衡问题1.什么是目标检测样本不均衡问题2.OHEM
Activewaste·2020-10-31 20:51

目标检测中的性能提升方法综述

降低下采样率与空洞卷积多尺度训练优化Anchor尺寸训练深层与浅层特征融合SNIP，尺度归一化TridentNet,三叉戟网络总结二，目标检测中的样本不均衡问题什么是目标检测样本不均衡问题1，OHEM,
龙海L·2020-10-08 16:33

Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining - cvpr 2016 oral

给rbg大神发邮件问了下问题，想不到大神居然回我，还给了开源的代码：https://github.com/abhi2610/ohem，（太开心了）另外另一个作者的主页：http://abhinav-shrivastava.info
_menglan_Zi·2020-09-14 16:24

Faster-rcnn+在线难例挖掘（OHEM）

OHEM（在线难例挖掘）何为难例？如果将高中时你做的题目看作一个样本，那么做错的题目就是难例，你可以通过反复训练做错的题目就可以使自己的成绩得到提升。
阿尔卑斯糖·2020-09-12 17:07

攻克目标检测难点秘籍六，释放Anchor的Anchor-Free算法

非极大抑制算法和回归损失优化之路、秘籍三：多尺度检测、秘籍四：数据增强、秘籍五：解决样本不均衡问题中，我们主要关注了轻量化网络，非极大值抑制算法、回归损失优化、多尺度方法实现小目标检测、数据增强解决过拟合、引入OHEM
AI算法修炼营·2020-08-26 14:46

深度学习不可忽略之OHEM:Online Hard Example Mining

OHEM是CVPR2016的文章，它提出一种通过onlinehardexamplemining算法训练Region-basedObjectDetectors，其优点：1.对于数据的类别不平衡问题不需要采用设置正负样本比例的方式来解决
小小小绿叶·2020-08-25 16:23

目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA

GitHub简书CSDN文章目录1.前言2.OHEM3.FocalLoss3.1CrossEntropy3.2BalancedCrossEntropy3.3FocalLoss3.4模型初始化4.GHM(
冉茂松·2020-08-02 14:40

Group Sample：一个简单有效的目标检测升点Trick

1.前言今天为大家介绍一个CVPR2019提出的一个有趣的用于人脸检测的算法，这个算法也可以推广到通用目标检测中，它和OHEM，FocalLoss有异曲同工之妙。
just_sort·2020-07-28 01:37

用自己的数据集在R-FCN框架下进行检测

比如我想检测鱼这一个类别，cls_num=2.（1）修改其中的solver_ohem.protoxttrain_net:"models/fish4know
wendy_要努力努力再努力·2020-07-11 09:17

focal loss和OHEM(on-line hard example mining)如何应用到faster RCNN中

在物体检测问题中，主要分为两类检测器模型：onestagedetector（SSD,YOLO系列，retinanet）和twostagedetector（fasterRCNN系列及其改进模型），然而无论是一个阶段的检测器还是两个阶段的检测器，都使用到了anchor机制，即在特征图上密集地画anchorboxes，根据先验知识设定的IOU阈值将这些anchor划分为正样本和负样本，再对于正样本anc
WYXHAHAHA123·2020-07-04 09:04

on-line hard example mining in object detection

物体检测中的困难样本挖掘，之前有一个名词叫做hardnegativemining困难负样本挖掘先讨论什么是on-linehardexamplemining（OHEM）：例如一个背景，被很大概率预测为前景了
WYXHAHAHA123·2020-07-04 09:32

Gradient Harmonizing Mechanism

为了解决这种不均衡的问题，有研究者提出了在线困难样本挖掘的方法(OHEM)，但是这个方法一
hb_ma·2020-07-02 16:30

OHEM 详解

OHEM详解一、HardNegativeMiningMethod（一）HardNegativeMiningMethod思想（二）HardNegativeMiningMethod使用（三）HardNegativeMiningMethod
*青云*·2020-06-24 12:06

堪比Focal Loss！解决目标检测中样本不平衡的无采样方法

ImbalanceProblemsinObjectDetection:AReview）：一是hardsampling方法，从所有样本中选择一定量的正样本和负样本，只有被选择的样本才计算loss，一般会倾向选择一些难负例样本，比如OHEM
l7H9JA4·2020-06-24 02:49

堪比Focal Loss！解决目标检测中样本不平衡的无采样方法

ImbalanceProblemsinObjectDetection:AReview）：一是hardsampling方法，从所有样本中选择一定量的正样本和负样本，只有被选择的样本才计算loss，一般会倾向选择一些难负例样本，比如OHEM
c2a2o2·2020-06-22 19:31

OHEM，Batch Hard（识别乱入），Focal Loss

一些别人总结的FasterR-CNN后续改进：[目标检测]FasterR-CNN深入理解&&改进方法汇总FasterR-CNN改进篇（一）：ION●HyperNet●MSCNNTrainingRegion-basedObjectDetectorswithOnlineHardExampleMining最好先阅读之前博文：TensorflowobjectdetectionAPI源码阅读笔记：RPN知乎
Wayne2019·2020-06-22 08:46

An Anchor-Free Region Proposal Network for Faster R-CNN based Text Detection Approaches

训练fastrcnn时，采用了OHEM。先训练AF-RPN，然后联合训练。在MLT上预训练，然后在各自数据集上继续。没说数据扩增（crop，。。
AAAAAAIIIIII·2020-03-03 09:33

目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA

GitHubCSDN1.前言目前。计算机视觉中的性能最好的目标检测方法主要分为两种:one-stage和two-stage方法。two-stage方法分为两步，第一步为候选区域生成阶段(Proposalstage),通过如SelectiveSearch、EdgeBoxes等方法可以生成数量相对较小候选目标检测框；第二步为分类与回归阶段，对第一阶段生成的CandiateProposal进行分类和位置
MaosongRan·2020-01-07 03:37

caffe/ windows 10 /Can't parse message of type "caffe.NetParameter" because it is missing required

Can'tparsemessageoftype"caffe.NetParameter"becauseitismissingrequiredfields:layer[502].box_annotator_ohem_param.roi_per_img
冬日and暖阳·2019-09-25 08:44

目标检测(object detection)扩展系列（二） OHEM：在线难例挖掘

目标检测系列：目标检测(objectdetection)系列（一）R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(objectdetection)系列（二）SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(objectdetection)系列（三）FastR-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(objectdetection)系列（四）FasterR-CNN：有RPN的FastR-CNN目标检
chaibubble·2019-09-05 22:50

目标检测困难样本挖掘OHEM:Online Hard Example Mining

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/590021270前言OHEM是CVPR2016的文章，它提出一种通过onlinehardexamplemining算法训练Region-basedObjectDetectors
Lavi_qq_2910138025·2019-08-22 21:32

检测相关问题面试准备

1.OHEM（onlineHardExampleMining）OHEM（onlinehardexampleminiing）算法的核心思想是根据输入样本的损失进行筛选，筛选出hardexample，表示对分类和检测影响较大的样本
Victory_tc·2019-08-22 13:41

Focus Loss

（OHEM）
Yankee_13·2019-07-26 15:46

目标检测-OHEM（online hard example mining）

OHEM：onlinehardexamplemining论文地址：https://arxiv.org/abs/1604.03540难例挖掘是指,针对模型训练过程中导致损失值很大的一些样本(即使模型很大概率分类错误的样本
阿飞大魔王·2019-05-28 21:32

目标检测算法笔记

目标检测中的样本不均衡问题https://zhuanlan.zhihu.com/p/60698060Focalloss：https://mp.csdn.net/mdeditor/90647387#OHEM
阿飞大魔王·2019-04-01 01:58

在线难例挖掘（OHEM）

OHEM（onlinehardexampleminiing）详细解读一下OHEM的实现代码：defohem_loss(batch_size,cls_pred,cls_target,loc_pred,loc_target
一路狂奔的猪·2019-03-23 21:32

R-FCN算法详解

改进的方法：算法实现Position-sensitivescoremaps&Position-sensitiveRoIpooling分类：k*k*(C+1)-d卷积层定位：4k*k-d卷积层训练损失函数OHEM
yangyi_hust·2018-12-18 22:34

MTCNN函数介绍

process_image_withoutcoder函数_convert_to_example_simple函数read_single_tfrecord函数P_Net（net_factory）函数_activation_summary函数cls_ohem
He_yuan_hong·2018-12-08 13:18

R-FCN修改训练自己的数据

源码链接：https://github.com/YuwenXiong/py-R-FCN一train_agnostic_ohem.prototxt修改为对应的类别：根据设置的anchor个数修改根据设置的
被自己蠢哭了·2018-07-09 20:51

样本不平衡 分类 难分样本 hard example OHEM

样本不平衡问题如在二分类中正负样本比例存在较大差距，导致模型的预测偏向某一类别。如果正样本占据1%，而负样本占据99%，那么模型只需要对所有样本输出预测为负样本，那么模型轻松可以达到99%的正确率。一般此时需使用其他度量标准来判断模型性能。比如召回率ReCall（查全率：样本中所有标记为正样本的有多少被模型预测为正样本）。从数据层解决办法：1、欠采样（undersampling）：将模型中类别较多
青盏·2018-04-02 20:17

检测之旧文新读系列初衷：

本次暂定系列论文包含如下：R-CNNSPP-NetFastR-CNNFasterR-CNN数据分布不均衡之{OHEM,Focalloss}R-FCNYOLO
dlongry·2018-01-03 11:00

目标检测（十五）--OHEM

TrainingRegion-basedObjectDetectorswithOnlineHardExampleMiningintro:CVPR2016Oral.Onlinehardexamplemining(OHEM
Eason.wxd·2017-09-12 15:25
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