Området för objektdetektering har gjort betydande framsteg ridning på vågen av regionbaserade ConvNets, men deras utbildningsförfarande fortfarande innehåller många heuristiker och hyperparametrar som är dyra att stämma. Vi presenterar en enkel men förvånansvärt effektiv online hårdexplosionsalgoritm (OHEM) för utbildning regionbaserade ConvNet detektorer. Vår motivation är densamma som den alltid har varit upptäckt datauppsättningar innehåller ett överväldigande antal enkla exempel och ett litet antal hårda exempel. Automatiskt urval av dessa hårda exempel kan göra utbildningen effektivare och effektivare. OHEM är en enkel och intuitiv algoritm som eliminerar flera heuristiker och hyperparametrar i vanlig användning. Men ännu viktigare är att det ger konsekventa och betydande ökningar i detektionsprestanda på riktmärken som PASCAL VOC 2007 och 2012. Dess effektivitet ökar i takt med att datamängderna blir större och svårare, vilket framgår av resultaten från MS COCO-datasetet. I kombination med kompletterande framsteg på området leder OHEM dessutom till toppmoderna resultat på 78. 9 % respektive 76,3 % mAP för PASCAL VOC 2007 respektive 2012.
I REF föreslog författarna en nätbaserad hårdexplosionsalgoritm (OHEM) (utbildad med ramverket Fast R-CNN) för att förbättra objektdetekteringsprestandan.
Training Region-Based Object Detectors with Online Hard Example Mining
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}