对于two stage解决办法: 难例挖掘,即训练时加入难负例,即容易检测为正的负例 Hard Negatie Mining:一开始用小部分负例训练,训练之后将模型应用于所有负例,将分类错误的负例视为难负例加入训练集 Online Hard Example Mining:前向时全部的ROI通过网络,根据loss排序,后传时根据排序,选择若干个loss值最大的样本来更
我们进行了消融研究,以了解各种因素对模型性能的影响。我们研究了类别平衡、难例挖掘、领域适应、后处理技术和模型大小调整对精确率和召回率值的影响。初步结果表明,虽然YOLOv8模型受益于架构优化(图3),但这并不一定能在机器人应用中经常遇到的复杂现实场景中转化为更高的精确率。相反,YOLOv5模型的成熟训练过程和优化...
○多尺度特征:SSD通过多层卷积特征进行检测,因此需要训练过程中保持多尺度特征的提取能力。 ○硬负样本挖掘:由于SSD默认框生成机制,负样本数量较多,训练时常使用硬负样本挖掘策略,挑选出最难分类的负样本进行训练。 5.3 超参数调优 无论是YOLO还是SSD,超参数的选择对模型性能有显著影响。常见的超参数包括: ●学习率:...
在分步式(two-stage)的物体检测模型中,我们通常使用难例挖掘(hard negative example mining)或是在线难例挖掘(Online Hard Example Mining)的改进方法,而这个方法不适用于单步式(one-stage)的物体检测。针对集成式的物体检测,我们有如下方法: Focal loss 核心思想是降低易分类样本的下降的损失,让网络关注困难的、错...
分类层和回归层使用交叉熵和边界框回归损失函数进行训练。R-FCN 的训练过程和 Faster-RCNN 类似也是包括四个步骤,此外在训练过程中还使用了在线困难样本挖掘(OHEM)。在线困难样本挖掘是一种训练方法,用于选择较难预测的样本进行训练,可以有效提高模型的泛化能力。
Focal Loss能加大对难例样本的训练权重 。平衡正负样本比例对损失函数优化重要 。正负样本极度不平衡会影响损失计算 。在线难例挖掘可动态调整样本权重 。模型结构变化会影响损失函数的性能 。更深的网络结构可能需要更复杂损失函数 。数据增强也会间接影响损失函数的收敛 。旋转、翻转等增强方式改变样本分布 。可视化...
这些标记过程都是在训练之前做好的;不同层的default box的数量和大小也是在训练钱都确定好的;还需要准备好难负例挖掘的策略。 对于打标的真实框GT,需要选择哪个预测框是与真实框对应的。这里选择是jaccard overlap>0.5的所有默认框。这样正负样本就不会很悬殊。Multibox论文中则只会选择jaccard overlap最高的一个...
为了解决上述问题,我们充分挖掘水平矩形的几何特征,提出了一种基于最小点距离的新型边界框相似度比较度量MPDIoU,它包含了现有损失函数中考虑的所有相关因素,即重叠 或非重叠区域、中心点距离、宽高偏差,同时简化计算过程。 在此基础上,我们提出了一种基于 MPDIoU 的边界框回归损失函数,称为 LMPDIoU 。 实验结果...
第三,为了挖掘硬样本,受ATSS启发,设计了具有自适应阈值的Slide权重函数,使模型在训练期间更加关注硬样本。 第四,为了让anchor更适合回归,根据有效感受野和人脸比例重新设计anchor尺寸和比例。 最后,借用了Normalized Wasserstein Distance度量并将其引入回归损失函数中,以平衡IoU在预测小人脸方面的不足。
首先,采用尺度均衡的金字塔卷积来捕获不同尺度特征层之间的相互作用,并在此基础上以自适应空间特征融合的方式过滤掉不同尺度上的冲突信息,以进行特征的有效融合。其次,在低层特征上引入了坐标注意力以进一步提高小目标的检测精度。根据北京胸科医院提供的300例病患信息,搭建了一套规范的肺结核CT 数据集,并在所构建的...