论文笔记：Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining

论文地址：https://arxiv.org/abs/1604.03540v1 问题： 正负样本不均衡，总是训练好训练的样本。 已有解决办法： Bootstrapping 应该就是机器学习里常用的Boosting算法吧，有名就有AdaBoosting，就是每次训练完成后，把训练错误的样本的权重增加，多次训练得到多个分类器，最后多个分类器联合做决策。但是在现在神经网络中不好用，因为咱训练的时间太长了

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