Learning from Noisy Anchors for One-stage Object Detection 論文筆記

前言 在基於anchor的目標檢測器中，通常是根據閾值來選擇正負樣本——anchor與gt的IoU如果高於閾值，那麼就是正樣本，否則就是負樣本。由於一些anchor與gt是部分重疊的，也即該anchor只包含目標的部分信息，因此基於這樣的IoU來確定anchor是正樣本還是負樣本是不太合理的。看下圖，藍框是正樣本，紅框是負樣本，綠框是gt。長頸鹿的頭由於IoU過低，因此被作爲負樣本，但它對於分類與

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