論文原址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 github代碼:https://github.com/fizyr/keras-retinanet 摘要 目前,具有較高准確率的檢測器基於雙階段的目標檢測算法實現,單階段通過對可能存在的位置進行 ...
轉自:https: www.jianshu.com p db ccd ...
2019-03-06 20:23 0 766 推薦指數:
論文原址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 github代碼:https://github.com/fizyr/keras-retinanet 摘要 目前,具有較高准確率的檢測器基於雙階段的目標檢測算法實現,單階段通過對可能存在的位置進行 ...
Focal Loss for Dense Object Detection Intro 這又是一篇與何凱明大神有關的作品,文章主要解決了one-stage網絡識別率普遍低於two-stage網絡的問題,其指出其根本原因是樣本類別不均衡導致,一針見血,通過改變傳統的loss(CE)變為focal ...
地址:https://arxiv.org/abs/2006.04388 github:https://github.com/implus/GFocal 講解:https://zhuanlan.zh ...
and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection ...
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,這幾種算法可以說是目標檢測領域非常經典的算法了。這幾種算法在提出之后經過數次改進,都得到了很高的精確度 ...
Focal Loss[1]是一種用來處理單階段目標檢測器訓練過程中出現的正負、難易樣本不平衡問題的方法。關於Focal Loss,[2]中已經講的很詳細了,這篇博客主要是記錄和補充一些細節。 1.兩階段怎么處理樣本數量不平衡的問題 兩階段級聯的檢測方法: 因為物體可能出現在圖片中的任意 ...
地址:https://arxiv.org/pdf/2007.03282.pdf ...
本質上講,Focal Loss 就是一個解決分類問題中類別不平衡、分類難度差異的一個 loss,總之這個工作一片好評就是了。 看到這個 loss,開始感覺很神奇,感覺大有用途。因為在 NLP 中,也存在大量的類別不平衡的任務。最經典的就是序列標注任務中類別是嚴重不平衡的,比如在命名實體識別中 ...