目录概述细节困难负样本挖掘（HEM）在线困难负样本挖掘（OHEM） 概述目标检测任务重存在严重的正负样本不均衡问题，以往的解决方法是困难负样本挖掘方法（HEM），但是它不太适合端到端的网络训练，所以本文提出了一种在线的困难负样本挖掘方法（OHEM），用于Fast RCNN这一类的基于候选框的目标检测模型。关于Fast RCNN细节困难负样本挖掘（HEM）HEM是什么：首先困难样本挖掘（ hard
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2024-06-24 14:56:56
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Online Negative Example Mining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 region proposals 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
# NLP 中的正样本与负样本
在自然语言处理（NLP）领域，样本的标注对于模型的训练至关重要。正样本和负样本是分类任务中最基本的概念。正样本是指符合特定条件的样本，而负样本则是指不符合这些条件的样本。在本篇文章中，我们将探讨正样本和负样本的定义、用途，并通过代码示例进行解释，最后用状态图和旅行图进行可视化。
## 正样本与负样本的定义
- **正样本**：在情感分析任务中，正样本通常是指带
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。Positive
正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。Negative
负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。TP
一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。TN:
一组预测为负样本的图片中，真的是负
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2024-05-17 08:33:34
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Word2Vec导学第二部分 - 负采样在word2vec导学的第二部分，我将介绍一些在基础skip-gram模型上的额外改进，这些改进是非常重要的，他将使得模型变得可以被训练。当你阅读word2vec中的skip-gram模型导学的时候，你会发现那个神经网络实在是太巨大了。在我给的这个例子下面，每个词向量由300个元素组成，并且一个单词表中包含了10000个单词。回想神经网络中有两个权重矩阵——
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2024-07-22 20:45:26
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一、什么是负样本负样本是指不包含任务所要识别的目标的图像，也叫负图像（Negtive Image)。二、为什么要训练负样本训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率，提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器，这些“不是你要检测的目标”。三、Faster R-CNN、SSD、YOLO等神经网络模型中的负样本例如在Faster R-CNN中，在RPN阶段，会根据backbone生成的特征图上的
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2023-12-06 20:43:06
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部分说的很好。RPN训练设置：根据ANCHOR_SCALES和ANCHOR_RATIOS得到(1)width/RPN_FEAT_STRIDE*height/RPN_FEAT_STRIDE*len(ANCHOR_SCALES)*len(ANCHOR_RATIOS)个anchors,如果一个anchor是ground-truth box的最大的IOU的anchor或者IOU大于0.7，那么这个anc
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2024-01-08 14:11:21
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一开始学习时我没有太关注正负样本的问题，我以为正样本就是标注好的GT box，然而学到后面发现有很多的区别正负样本的方法，我才知道自己理解错了。正例是用来使预测结果更靠近真实值的，负例是用来使预测结果更远离除了真实值之外的值的。看了好几篇博文之后我大概有了一些基础的理解，在分类问题中，对于狗这一类来说，所有标签为狗的图片都是狗类的正样本，其他的图片都是负样本，正负样本也就是所有图片都进入损失函数进
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2024-05-17 15:13:55
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在清洗数据构造正负样本时，由于日志的延迟上报问题，在点击事件的问题中构造样本时，往往会出现将曝光未点
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2021-07-13 16:42:28
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对于巨型互联网公司来说，为了控制数据规模，降低训练开销，降采样几乎是通用的手段，facebook 实践了两种降采样的方法，uniform subsampling 和 negative down sampling。1、uniform subsampling uniform subsampling 是对所有样本进行无差别的随机抽样，为选取最优的采样频率，facebook 试
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2023-10-10 15:25:42
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adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
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2024-09-18 16:06:30
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在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中，这个问题相对好理解一点，比如人脸识别中的例子，查到的资料中介绍的比较清楚的网址如下（http://st
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2024-01-10 16:36:31
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DSSM中的负样本为什么是随机采样得到的，而不用“曝光未点击”当负样本？召回是将用户可能喜欢的item，和用户根本不感兴趣的海量item分离开来，他面临的数据环境相对于排序来说是鱼龙混杂的。所以我们希望召回训练数据的正样本是user和item匹配度最高的那些样本，也即用户点击样本，负样本是user和item最不匹配的那些样本，但不能拿“曝光未点击”作为召回模型的负样本，因为我们从线上日志获得的训练
# Python负样本采样实现流程
## 引言
在机器学习和数据分析领域中，样本的不平衡问题是一个普遍存在的挑战。当正负样本比例严重失衡时，模型往往会偏向于预测占主导地位的样本类别，导致预测结果不准确。为了解决这个问题，负样本采样是一种常见的方法，通过调整样本比例来提高模型的性能。
本文将介绍如何用Python实现负样本采样，以帮助刚入行的开发者快速掌握这一技巧。
## 实现步骤
下面是
原创
2023-11-18 16:29:33
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论文名称：《 SSD: Single Shot MultiBox Detector 》论文下载：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdSSD 的思想：图片被送进网络之后先生成一系列 feature map，传统一点的one-stage框架会在 feature m
一、主干网络（用以提取特征图）将研究数据集送入Backbone,进行特征图提取。经过不同的stride，得到不同尺寸大小的特征图。如图：输入图片尺寸为800x1024，C1得到的尺寸为400x512，C2为200x256，C3-C5尺寸如上图所示。将得到的C3-C5，经过1x1卷积横向链接，双线性插值自顶向下，相邻特征图进行融合，得到包含更多语义信息的特征图。对其进行3x3卷积操作，减少特征混叠现
SSD中难分负样本挖掘 训练时需要保持样本均衡，default boxes与真实样本匹配之后负样本集数量远远大于正样本集，会导致损失不易收敛。按照分类损失对样本进行排序，选择难分负样本（损失值高的负样本，即被分类错误的负样本）参与损失计算，一般正:负=1:3，def ssd_losses(logits, localisations,
gclasses, glocali
一、相关概念对于分类来说：正样本：正确分类出的类别对应的样本负样本：不是正样本的所有样本难分正样本（hard positives）:错分成负样本的正样本，也可以是训练过程中损失最高的正样本难分负样本（hard negatives）:错分成正样本的负样本，也可以是训练过程中损失最高的负样本易分正样本（easy positive）：容易正确分类的正样本，该类的概率最高。也可以是训练过程中损失最低的正样
图像分类和零样本目标识别有啥不同？图像分类 拿12306火车票图片来说吧，总共80种，比如其中一类为红枣，给你100个红枣的图片，尽管这100个红枣的图片千差万别，但都是红枣，机器就拿这100个样本学习并记住其特征,比如红色的、椭圆的，表皮有褶皱的等等。 同样，对于另外79种，也一样操作，学习完成了，你给一张图片,给机器识别，机器提取该张图片的特征后，在学习过的80种中间挑出机器认为概率
