原文:論文閱讀筆記四十四:RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection(ICCV2017)

論文原址:https: arxiv.org abs . 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密集的采樣操作,一定程度上要比雙階段的方法要更簡單快速,但是准確率會有所損失。在進行訓練時,前景與背景二者之間較大的類別不平衡是產生上述問題的原因。針 ...

2019-03-24 14:20 0 913 推薦指數:

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

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 ...

Wed Mar 27 04:53:00 CST 2019 0 1481
Focal Loss(RetinaNet) 與 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,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 ...

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