目标检测中的不平衡问题综述

什么是不平衡问题？一个我们最常想到的不平衡问题是：目标类别的不平衡。比如猫狗数据标注数量差异比较大。但这只是类别个数这一个输入特性。将不平衡问题分成四种类型，如下表：1. 类别不平衡：前景和背景不平衡、前景中不同类别输入包围框的个数不平衡；2. 尺度不平衡：输入图像和包围框的尺度不平衡，不同特征层对最终结果贡献不平衡；3. 空间不平衡：不同样本对回归损失...

北漂奋斗者

1123人浏览 · 2020-04-28 08:35:11

北漂奋斗者 · 2020-04-28 08:35:11 发布

什么是不平衡问题？一个我们最常想到的不平衡问题是：目标类别的不平衡。比如猫狗数据标注数量差异比较大。但这只是类别个数这一个输入特性。

将不平衡问题分成四种类型，如下表：

1. 类别不平衡：前景和背景不平衡、前景中不同类别输入包围框的个数不平衡；

2. 尺度不平衡：输入图像和包围框的尺度不平衡，不同特征层对最终结果贡献不平衡；

3. 空间不平衡：不同样本对回归损失的贡献不平衡、正样本IoU分布不平衡、目标在图像中的位置不平衡；

4. 目标函数不平衡：不同任务（比如回归和分类）对全局损失的贡献不平衡。

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/rXaicHuHlWegrpeulYmduw

https://arxiv.org/abs/1909.00169

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