OHEM算法

CVPR2016的文章，CMU与rbg大神的合作。原谅我一直没有对这篇文章做一个笔记~~

文章提出了一种通过online hard example mining（OHEM）算法训练基于区域的卷积检测算子的高效目标检测算法，能够对简单样本和一些小数量样本进行抑制，使得训练过程更加高效。该方法利用显著的bootstrapping技术（SVM中被普遍利用），对SGD算法进行一定的修改，使得原有的region-based ConvNets的启发式学习和多参数可以被移除，并得到较准确稳定的检测结果。在PASCAL VOC2007和2012中的mAP分别为：78.9%，76.3%。https://github.com/abhi2610/ohem

OHEM（online hard example miniing）算法的核心思想是根据输入样本的损失进行筛选，筛选出hard example，表示对分类和检测影响较大的样本，然后将筛选得到的这些样本应用在随机梯度下降中训练

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