前景类和背景类之间存在极度不平衡的问题

前景类和背景类之间存在极度不平衡的问题被称为前景-背景不平衡。在这种情况下，背景类占据了很大的比例，而前景类的比例过小。这种不平衡问题在训练期间出现，不依赖于数据集中每个类的样本数量，因为它不包含前景和背景的相关信息。\[2\]这种不平衡现象在目标检测中很常见，其中大多数边界框被标记为背景类。\[2\]解决前景-背景不平衡的方法包括使用加权损失函数、过采样前景类样本、欠采样背景类样本等。\[2\]此外，还可以使用一些基于采样的方法，如难例挖掘和在线困难样本挖掘，来平衡前景和背景类之间的比例。\[3\]这些方法可以帮助提高模型对前景类的检测性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [检测中的不平衡问题及解决办法](https://blog.csdn.net/qq_34945661/article/details/120592751)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [前景背景样本不均衡解决方案：Focal Loss,GHM与PISA（附python实现代码）](https://blog.csdn.net/weixin_44736161/article/details/122403920)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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