原文:论文阅读笔记四十四:RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection(ICCV2017)

论文原址:https: arxiv.org abs . github代码:https: github.com fizyr keras retinanet 摘要 目前,具有较高准确率的检测器基于双阶段的目标检测算法实现,单阶段通过对可能存在的位置进行密集的采样操作,一定程度上要比双阶段的方法要更简单快速,但是准确率会有所损失。在进行训练时,前景与背景二者之间较大的类别不平衡是产生上述问题的原因。针 ...

2019-03-24 14:20 0 913 推荐指数:

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[论文理解]Focal Loss for Dense Object Detection(Retina Net)

Focal Loss for Dense Object Detection Intro 这又是一篇与何凯明大神有关的作品,文章主要解决了one-stage网络识别率普遍低于two-stage网络的问题,其指出其根本原因是样本类别不均衡导致,一针见血,通过改变传统的loss(CE)变为focal ...

Wed Mar 27 04:53:00 CST 2019 0 1481
Focal Loss(RetinaNet) 与 OHEM

Focal Loss for Dense Object Detection-RetinaNet YOLO和SSD可以算one-stage算法里的佼佼者,加上R-CNN系列算法,这几种算法可以说是目标检测领域非常经典的算法了。这几种算法在提出之后经过数次改进,都得到了很高的精确度 ...

Fri Nov 30 19:24:00 CST 2018 0 1974
 
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