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Improved Hard Example Mining Approach for Single Shot Object Detectors
Aybora Koksal
,
Onder Tuzcuoglu
,
Kutalmis Gokalp Ince
,
Yoldas Ataseven
,
A. Aydin Alatan
分类:
计算机视觉
2022-02-26
硬示例挖掘方法通常可以改善对象探测器的性能,这些探测器患有不平衡的训练集。在这项工作中,将两种现有的硬采矿方法(LRM和焦点损失,FL)改编成最先进的实时对象检测器Yolov5。广泛评估了提出的方法改善硬性示例性能的有效性。与使用原始损失函数相比,该方法将MAP提高3%,而在2021 Anti-UAV挑战数据集上单独使用硬挖掘方法(LRM或FL)相比,MAP和1-2%左右。
translated by 谷歌翻译