语义分割中OHEM在线困难样本挖掘（Online Hard Example Mining）

        在线困难样本挖掘（Online Hard Example Mining, OHEM）是一种用于提高深度学习模型鲁棒性和性能的技术，特别是在目标检测、语义分割等任务中。其核心思想是在每个训练步骤中，选择最难分类的样本来进行梯度更新，从而迫使模型更好地学习这些困难样本，提高整体性能。

OHEM的思路原理

1. 问题背景:

• 在深度学习训练中，数据集中的某些样本可能比其他样本更难分类。
• 这些困难样本往往对模型的性能提升至关重要，但传统的训练方法可能会忽略它们。

1. 基本思路:

• 在每个训练批次中，首先计算所有样本的损失值。
• 根据损失值的大小，选择损失最大的部分样本（即困难样本）来进行梯度更新。
• 通过专注于这些困难样本，模型可以更好地学习到区分难分样本的特征。

具体步骤

1. 计算损失:

• 对于当前批次的所有样本，计算每个样本的损失值（例如，交叉熵损失）。

1. 筛选困难样本:

• 根据损失值的大小&#