目标检测训练时候的不平衡问题

目标检测训练时候的不平衡问题 先放大佬链接（https://mp.weixin.qq.com/s/K1HTRjSLAM8mME4g1eNHtA） 当前主流的物体检测算法，如Faster RCNN和SSD等，都是将目标检测当做分类问题来考虑，即先使用先验框或者RPN等生成感兴趣的区域，再对该区域进行分类与回归位置。这种基于分类思想的目标检测算法存在样本不平衡的问题，因而会降低模型的训练效率与检测精度

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