关于目标检测中正负样本的理解
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行梯度下降。而在目标检测中的位置回归的问题中就不适用了，因为不能将所有的预测框都进入损失函数进行计算，这样的话就太多了，参数量太大。所以一般将与GT box的IOU大于某个阈值的预测框作为正样本，小于某个阈值作为负样本，得先将正负样本选择出来，再进行损失函数的计算。
分类场景：
mnist数字分类为例，如果一张图是数字3，对于类别“3”这张图是正样本，对于其他九类来说就是负样本。
猫狗分类，label=dog 的所有图片都是 这个类的正样本，其他图片作为负样本，同理，label=cat 的所有图片都是 这个类的正样本，其他图片作为负样本
人脸识别中，也没必要准备大量负样本图片，可以从拍摄的图片中生成负样本，但是需要注意，如果你要进行教室中学生的人脸识别，那么负样本就是教室的窗子、墙等等，也就是说，不能是与你要研究的问题毫不相关的乱七八糟的场景图片，这样的负样本并没有意义，要考虑模型的使用场景，否则效果会影响。
检测场景：
我理解检测场景区别与分类的情况，检测需要人工打标签，分类是不用的。检测问题需要做的事情是指出哪里有什么，也就是既要给出框，又要说明框中是什么，在这种情况下，我们所具备的数据就是一些人工标注的图片，这些图片上有框，并且会给出框中的物体类别，我们需要运用这些数据生成训练中的正负样本数据，参考了faster以及SSD两种检测框架中对于正负样本的选取准则，包括古典类型的目标识别，我的理解正负样本如下：
正样本: 就是那些手工标记的ground truth区域作为正样本;
负样本: 使用选择搜索(Selective Search)方法对区域进行融合--> 计算每个候选区域与真实标记区域ground truth之间的重合,如果区域A与ground truth的重合度在20-50%之间,而且A与其他的任何一个已生成的负样本之间的重合度不大于70%,则A被采纳为负样本,其实就是根据预测框和真实框的IoU值来判断：1.和每一个gt的重叠比例IoU最大的那个bbox是正例（一张图会有很多gt） 2.对于任意的bbox和任意gt的IoU的比例大于0.7就是正例 3.对于任意的bbox和任意gt的IoU的比例小于0.3就是负例
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