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2020-07-13 20:54 0 787 推荐指数：
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 ...
转自：https://www.jianshu.com/p/db4ccd194109 ...
论文原址：https://arxiv.org/abs/1708.02002 github代码：https://github.com/fizyr/keras-retinanet 摘要 ...
地址：https://arxiv.org/abs/2006.04388 github：https://github.com/implus/GFocal 讲解：https://zhuanlan.zh ...
and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection ...
原文：https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html 目录 Papers DenseBox OHEM R-FCN ...
论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.05597 code：https://github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_T ...
接着扯YOLO v2 相比较于YOLO v1，作者在之前模型上，先修修补补了一番，提出了YOLO v2模型。并基于imagenet的分类数据集和coco的对象检测数据集，提出了wordnet模型，并成 ...
