目標檢測系列：OHEM

論文連接：Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 1. 提出問題 本文提出針對的問題： 我們都知道，目標檢測的原理就是通過枚舉大量的候選框，這些框會包括所有物體，同時也會有更加多的只包含背景的框，正負樣例的比例大約在70:1，者很顯然是不好的，如果能減小這個比例，那很顯然會更快的訓練，並且擁有更高

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