物体检测中的训练样本采样 直播笔记
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物体检测中的训练样本采样 直播笔记
嘉宾:商汤科技研究副总监 陈恺
一、分析
分类得到的score与目标得分不一定同高同低,比如:
二、提出HLR
当D的IoU从0.92 -> 0.81时,D的重要性应该是不变的。
三、提出PISA
(1)ISR
(2)CARL
考虑两个分支的耦合关系:
添加分支
来抑制不重要的sample造成的影响,其中f( )为predict confidence![image-20190919204640773](/Users/yang/Library/Application Support/typora-user-images/image-20190919204640773.png) (3)PISA的效果(效果好,更适配多尺度变化):
左边为正样本的ISR,横坐标为前几的top框,可见达到了期望,重要的样本loss大。