分为正负样本不均衡、难易样本不均衡及类别间样本不均衡问题。 目标检测沿用了分类的思想，故目标检测继承了分类问题的样本不均衡情况。正负样本不均衡： Faster Rcnn，一共生成20000个框，但一张图物体数量可能只有10个，即正样本只在90左右，其余均为负样本。这样，正样本的损失在损失函数之中，无法得到很好的体现。难易不均衡问题： 结合样本的正负，可以分为难正（错分为负样本的正样本）、难负、易正
在学习目标检测的过程中，遇到很多含混不清的的概念1、目标检测中的 正/负样本：样本即预测出来的box。Faster R-CNN中的anchor boxes以及SSD中的特征图中的default boxes，这些框中的一部分被选为正样本（正确识别目标），一部分被选为负样本（出现误检），另外一部分被当作背景或者不参与运算。不同的框架有不同的策略，大致筛选策略是根据IOU的值，选取个阈值范围进
概述对于目标检测算法而言，正负样本的分配，采样策略以及正负样本的数量和比例的设置等，对算法的精度有着显著的影响，了解其机制和原理便于我们加深对算法的了解和后续对算法的优化改进． 在检测算法中正负样本的设置主要包含两个关键的步骤： 1.assigner:为每一个先验框[anchor]分配属性正样本负样本其它［即不当成正样本又不当成负样本处理，忽略］2.sampler:采取某种策略［如随机采样］从分配
目前推荐系统中给用户进行推荐大部分都是基于CTR预估来做的，CTR预估中很重要的一环便是正负样本的选择，那么不同业务场景下我们如何定义正负样本、如何控制正负样本的比例、正负样本选择有哪些技巧？虽然这些只是模型训练中的一环，但却也扮演着重要的角色。这篇文章简单聊一下上边提到的问题，如何你对这有什么想法和意见，欢迎在评论区留言，一起沟通。分析业务场景不同业务场景下对应的kpi也是不同的，那么模型训练的
作者 | Mr.Jian 编辑 | 汽车人1什么是正负样本？对于像YOLO系列的结构，正负样本就是feature map上的每一个grid cell（或者说对应的anchor）。对于像RCNN系列的结构，RPN阶段定义的正负样本其实和YOLO系列一样，也是每一个grid cell。RCNN阶段定义的正负样本是RPN模块输出的一个个pr
几个问题：目录为什么对正负样本不敏感？auc指标的特性不同业务场景的AUC指标是否差异特别大？线下AUC有提升，但是线上没有效果？解决办法之——GAUC：这里的G可以是什么粒度？sql参考计算auc的方式为什么对正负样本不敏感？解释一：AUC的定义：随机取一对正负样本，正样本得分大于负样本得分的概率（auc不能衡量正样本内部的排序）。 如果采样是随机的，对于给定的正样本，假定得分为s+，
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2023-10-16 17:07:37
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对正负样本的选择1.ssd:设置一个阈值（0.5），大于这个阈值的框为正样本，其它框作为负样本鉴定为背景。但是负样本还是远大于正样本，因此采用了难样本挖掘。难样本挖掘的具体操作是计算出所以负样本的损失进行排序，选取损失较大的TOP-K个负样本，这里的K设为正样本数量的3倍。在Faster-RCNN中是通过限制正负样本的数量来保证样本均衡，SDD则采用了限制正负样本的比例。对于留下的预测框执行NMS
前言：学长讲的目标检测入门，我就随手记了个大框架，感觉深度学习迭代太快，具体模型特点还是各自看论文吧~本文可能存在拼写/部分错误，重点是框架啊哈哈哈。 另，欢迎指正！ 目标检测框架目标检测框架组成BackboneHeadNeck提升检测效率全卷积FCN多特征检测—不同尺度的特征图相加SSD多尺度融合—特征金字塔FPN注意力机制目标检测的评价参数AccPrecision—查准率Recall—查全率A
以人脸识别为例，如果你的任务是识别教室中的人脸，那么负样本的选取应该是教室中的窗户、椅子、墙、人的身体、衣服颜色等等，而不是天空、月亮这些对本任务没有帮助的场景。当然，如果不确定应用环境，那么应该选取尽可能有不同光照不同环境的自然图像作为负样本。 个人理
在做机器学习的时候，当模型训练好之后，我们该如何去评价这个模型的好坏呢？我们首先想到的会是使用正确率来评价模型的好坏。首先来看下正确率公式：  
Anchor free的正负样本分配(yolox为例) step1: 初步筛选 step2: 精细化筛选 Anchor base(yolov5为例) ...
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2021-11-02 19:41:00
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首先我们看一下这个题目可以知道，这是一个一阶段方法，肯定会有的好处，速度快，缺点就是精度没那么高，对小物体可能不敏感。然后MultiBox，这个是说要产生不同尺度的默认框，使默认框更加的多。SSD的整体结构借鉴了金字塔结构。原文作者认为他们的贡献如下：简单的说：比yolov1还快，精度可以和faster rcnn想媲美。SSD的核心是预测默认框的分类，和默认框的修正偏差，使用更小的卷积过滤器产生的
## 深度学习正负样本比例的实现流程
深度学习模型训练过程中，正负样本比例的调整是一个非常重要的问题。合理的正负样本比例可以提高模型的准确性和稳定性。下面我将介绍一种实现深度学习正负样本比例的方法，并给出具体的代码示例。
### 流程图
```mermaid
graph TB
A[准备数据集] --> B[划分训练集和测试集]
B --> C[调整正负样本比例]
C --> D[训练深度学习
一、写在之前1.两类目标检测算法一类是基于Region Proposal(区域推荐)的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN等），这些算法需要two-stage，即需要先算法产生目标候选框，也就是目标位置，然后再对候选框做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。交并比an
作用kaggle的Quora Question Pairs比赛的任务是: 对于一个样本, 由两个句子组成, 判断两个句子是不是同一个意思. 是一个二分类问题.比赛使用的评价方式是log loss, 即逻辑回归中的损失函数. 对于这种特定的评价方式, 能用下面的方法, 探测出提交的测试集中, 正样本的比例.得到测试集中正样本的比例之后, 一个比较有效的提高leaderboard排名的方式是: 判断训
回归分析相关分析是分析变量间的相关程度，具有相关关系的变量可以通过建立模型来分析它们之间的相互关系，这个过程称为回归分析。相关程度：完全相关、不完全相关和不相关。完全相关的关系可以找到一个函数表达。相关方向：正相关和负相关相关形式：线性相关和非线性相关回归分析回归分析是通过建立回归模型来研究相关变量的关系并作出相应估计和预测的一种统计方法。回归分析的内容包括如何确定自变量（解释变量）与因变量（被解
导读近年来，一些研究探讨了如何在不需要目标域监督的情况下，在额外数据集中使用隐式线索来帮助少样本检测器完善鲁棒任务概念。本综述从当前的经典和最新研究成果，以及未来的研究展望，从多方面进行了综述。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.00201摘要由于现实世界数据的长尾分布和削减数据收集和注释成本的迫切需求，学习适应具有少量标记数据的新类的少样本目标检测是一个迫
说到AUC，大家可能都会说到一两点，AUC的全称是areaunderthecurve，即曲线下的面积，通常这里的曲线指的是受试者操作曲线(Receiveroperatingcharacteristic,ROC)。实际的模型的ROC曲线则是一条上凸的曲线，介于随机和理想的ROC曲线之间。而ROC曲线下的面积，即为AUC的表达式：来自网络，ROC曲线其中TRP和FPR的定义如下所示：注意：相比于准确率
原创
2021-01-29 21:13:52
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文章目录论文一：带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络论文二：Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection 论文一：带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络参考博客：2020最佳检测 | 带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络（提供源码和数据及下载）Few-Shot Object Detection目标检测论文：《
目标检测的问题，就是在给定的图片中找到物体的位置，并标明物体的类别。 通过卷积神经网络CNN，我们可以完成图像识别，即分类任务，然后我们需要通过一些额外的功能完成定位任务，即找到上图中方框在图像中的位置。目前目标检测的研究路线如下，相关论文在这里可以找到，在这里我们选取部分论文来解释一下。R-CNN步骤1：训练一个分类模型（比如AlexNet）；步骤2：对该模型进行fine-tuning；步骤3：
