Learning from Noisy Anchors for One-stage Object Detection 论文笔记

前言 在基于anchor的目标检测器中，通常是根据阈值来选择正负样本——anchor与gt的IoU如果高于阈值，那么就是正样本，否则就是负样本。由于一些anchor与gt是部分重叠的，也即该anchor只包含目标的部分信息，因此基于这样的IoU来确定anchor是正样本还是负样本是不太合理的。看下图，蓝框是正样本，红框是负样本，绿框是gt。长颈鹿的头由于IoU过低，因此被作为负样本，但它对于分类与

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