OHEM(2016)

#OHEM #ObjectDetection >> 최신 기법에도 불균형 문제가 존재하며 배경과 객체 proposal 비율은 70:1이다. 많은 hard example을 추가하여 학습하자. hard example을 샘플링하는 ROI pooling layer를 추가함. false positive가 많이 감소하는 효과를 얻어냄 https://deep-learning-study.tistory.com/501?category=968059 안녕하세요! 이번에 읽어볼 논문은 OHEM, Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 입니다. 모델 구조를 개선시켜 성능을 향상시킨 논문이 아니라, 샘플링 방법을 개선하여 모델의 성능을 향상시킨 논문입니다. RetinaNet 논문을 읽다가 OHEM에 대한 내용이 이해가 안되서 OHEM을..........

원문링크 : OHEM(2016)