论文地址：https://arxiv.org/abs/1604.03540
难例挖掘是指,针对模型训练过程中导致损失值很大的一些样本(即使模型很大概率分类错误的样本),重新训练它们.
维护一个错误分类样本池, 把每个batch训练数据中的出错率很大的样本放入该样本池中,当积累到一个batch以后,将这些样本放回网络重新训练.
样本不平衡问题：https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79794588
OHEM：https://blog.csdn.net/u012426298/article/details/81773319
文章提出的OHEM算法里，对于给定图像，经过selective search RoIs，同样计算出卷积特征图。但是在绿色部分的（a）中，一个只读的RoI网络对特征图和所有RoI进行前向传播，然后Hard RoI module利用这些RoI的loss选择B个样本。在红色部分（b）中，这些选择出的样本（hard examples）进入RoI网络，进一步进行前向和后向传播。
本文链接：http://task.lmcjl.com/news/12537.html
