堪比Focal Loss！解決目標檢測中樣本不平衡的無採樣方法

訓練目標檢測模型的一個難點是樣本不均衡，特別是正負樣本比例嚴重失衡。目前解決這類問題主要是兩種方案（見綜述Imbalance Problems in Object Detection: A Review）：一是hard sampling方法，從所有樣本中選擇一定量的正樣本和負樣本，只有被選擇的樣本才計算loss，一般會傾向選擇一些難負例樣本，比如OHEM；另外一類方法是soft sampling方

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