R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)

Hard Example Mining

Stratégie d'entraînement sélectionnant préférentiellement les exemples difficiles ayant des pertes élevées pour améliorer les performances du détecteur. Particulièrement efficace dans R-CNN pour gérer le déséquilibre entre exemples positifs et négatifs.

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