正负样本选择与标签定义

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:45:18

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正负样本选择与标签定义	9-正负样本选择与标签定义

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本文介绍RPN是如何筛选正负样本。对应图中的红色部分。假设输出特征图尺寸为13×19，在特征图的每个位置上会放置15个Anchor，则总共有13×19×15=3705个Anchor。但是一张图像上的Ground Truth是有限的，不能要求每一个Anchor都试图去回归Ground Truth，因此必须要有取舍。RPN从所有的Anchor中挑选出256个样本，其中正样本最多为128个，不够的用负样本补齐，并通过这256个样本进行训练。首先计算图像中所有Ground Truth与Anchor

如何定义正负样本，和正负样本在学习过程中loss计算起的作用正负样本定义分类和回归head如何学习和利用划分后的正负样本（loss如何计算）正负样本在分类中loss计算的处理正样本在bbox 回归中的loss计算在目标检测中，经常说起正负样本。本文仔细说一下，如何定义正负样本；定义正负样本之后，在loss计算中，正负样本分别参与到classification head和regression head中，是如何使用正负样本信息进行监督学习的。loss如何从正负样本中，直接得到这两类样本对不同任务的损失函数和

正负样本定义什么是正负样本？事实上，在目标检测领域正负样本的定义策略是不断变化的。正负样本是在训练过程中计算损失用的，而在预测过程和验证过程是没有这个概念的。许多人在看相关目标检测的论文时，常常误以为正样本就是我们手动标注的GT，其实不然。首先，正样本是待检测的目标，比如检测人脸时，人脸是正样本，非人脸则是负样本，比如旁边的树呀花呀之类的其他东西；其次，正负样本都是针对于算法经过处理生成的框（如：计算宽高比、交并比、样本扩充等）而言，而非原始的GT数据。文章目录正负样本定义正负样本不平衡-引自[Foca

对于YOLO系列的结构，正负样本就是feature map上的每一个grid cell（或者说对应的anchor）。对于RCNN系列的结构，RPN阶段定义的正负样本其实和YOLO系列一样，也是每一个grid cell。RCNN阶段定义的正负样本是RPN模块输出的一个个proposals，即感兴趣区域（region of interesting，roi），最后会用RoIPooling或者RoIAlign对每一个proposal提取特征，变成区域特征，这和grid cell中的特征是不一样的。对于DETR系列。

最近看了一篇大佬写关于正负样本区分和平衡策略的博文，研究了一下并且查了一下资料进行了补充，加上个人的见解和解读，在此做个总结，欢迎大家补充指正，侵权立删。大佬博文：目标检测正负样本区分策略和平衡策略总结(一) - 知乎目标检测正负样本区分策略和平衡策略总结本文抛弃网络具体结构，仅仅从正负样本区分和正负样本平衡策略进行分析，大体可以分为正负样本定义、正负样本采样和平衡loss设计三个方面，主要是网络预测输出和loss核心设计即仅涉及网络的head部分。本文是第一部分anchor...

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