OHEM(Online Hard Example Mining)算法

文章提出了一种通过online hard example mining（OHEM）算法训练基于区域的卷积检测算子的高效目标检测算法，能够对简单样本和一些小数量样本进行抑制，使得训练过程更加高效。该方法利用显著的bootstrapping技术（SVM中被普遍利用），对SGD算法进行一定的修改，使得原有的region-based ConvNets的启发式学习和多参数可以被移除，并得到较准确稳定的检测结

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