概念 AUC（Area Under ROC Curve），指的是ROC曲线下面的面积，用于评估ROC曲线的性能。 计算 其实ROC的公式挺简单的，就是一个梯形面积的公式： 书上公式如下： 解读如下： xi+1 - xi为高（读者可以把图竖着看）； yi + yi+1 ...

本质上讲，Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss，总之这个工作一片好评就是了。 看到这个 loss，开始感觉很神奇，感觉大有用途。因为在 NLP 中，也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的，比如在命名实体识别中 ...

论文：《Focal Loss for Dense Object Detection》 Focal Loss 是何恺明设计的为了解决one-stage目标检测在训练阶段前景类和背景类极度不均衡（如1：1000）的场景的损失函数。它是由二分类交叉熵改造而来的。 标准交叉熵 其中，p是模型预测 ...

公式推导：https://github.com/zimenglan-sysu-512/paper-note/blob/master/focal_loss.pdf 使用的代码：https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss ...

1. 总述 Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数形式 Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失 ...

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 ...

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论文原址：https://arxiv.org/abs/1708.02002 github代码：https://github.com/fizyr/keras-retinanet 摘要 ...