小目标检测2_OHEM
主要参考：
有参考很多文章与博客，有的可能忘记放出处了，侵权请联系，马上修改~
文章目录
- Online Hard-Example Mining（在线难例挖掘）
- 网络
- OHEM和Focal loss
Online Hard-Example Mining（在线难例挖掘）
RPN网络（两阶段网络中，使用区域提议网络RPN在产生目标区域建议框）中目标可能被很多框标记，这些框中有的包含了整个目标；有的框可能只包含不完全的目标，这类框是错的，可以将其判定为难例。
通过不断被难例训练就可以使网络具有更好的鲁棒性。
通常，每个图像随机选择256个ROI（这个应该是可以指定的），一些作为前景（目标），一些作为背景。
在OHEM方法中，将传统的ROI的随机选择替换为基于其损失值的选择。在排序前要进行 NMS非极大抑制，区域根据其loss损失值进行排序，只有足够高的区域才会传递给分类学习模块。
这确保了对网络错误最多的样本（困难的样本）的学习，分别对背景和前景对象进行选择，以确保在每个梯度下降步骤中有足够数量的正样本和负样本。
网络
OHEM中有两组ROI Network，其中
(a)是绿色
是一个可读(read-only)的ROI Network，每次只读取权重后进行forward，不参与反向传播和梯度更新
(b)是红色
一个正常功能的ROI Network
对于给定图像，在(a)可读ROI网络 中会对所有的ROI区域计算loss，loss的大小可以反映难易程度。随后会对loss进行排序，选择前batch size个样本送入(b)可读可写的 ROI 网络中，进行执行前向计算和反向传播更新网络。
OHEM和Focal loss
OHEM和Focal loss为了解决类间差别大 都做了两件事：
一是正负样本的平衡
二是难例挖掘
OHEM本身用在了一个two-stage的模型上，那么正负样本就是可控的，OHEM做的事情是难例挖掘的过程；
Focal loss应用在one-stage模型上，无论如何正负样本都不能自由组合，所以只能靠最后计算损失的时候抑制负样本，抑制简单样本，挖掘难例。
Focal loss有两个部分，一个是平衡交叉熵系数 和Focal loss新增的系数 。
关于Focal loss的详细结束可以移步我其他的文章。
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