안녕하세요! 이번에 읽어볼 논문은 OHEM, Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining 입니다. 모델 구조를 개선시켜 성능을 향상시킨 논문이 아니라, 샘플링 방법을 개선하여 모델의 성능을 향상시킨 논문입니다. RetinaNet 논문을 읽다가 OHEM에 대한 내용이 이해가 안되서 OHEM을 읽어보게 되었네요ㅎㅎ Summary Fast R-CNN에서 mini-batch를 구성할 때, 두개의 이미지에서 각각 64개의 RoI를 positive, negative 1:3 비율로 샘플링하여 총 128개 RoI로 mini-batch를 구성합니다. OHEM은 loss가 높은 RoI를 선별하여 negative sample를 샘플링하는 알고..
