感谢分享，解读非常深刻。能否交流下overpowering怎么理解

[study-never-alone]

有对象的往0推，是因为有对象的占少数，没对象的占多数。不平衡吗？

[leoluopy]

是的，不平衡也是重要原因，loss 其中两部分，一部分是有对象贡献的loss .一部分是无对象贡献的loss . 神经网络调整参数以求得最小loss. 无对象loss比例越大，神经网络在这个方向上参数调整就越多。这部分loss越大，预测得到的这个方向结果就越多。有对象的网格出现漏检的概率就越大。

[luo70]

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