Focal Loss for Dense Object Detection 简介:目前准确度最高的目标检测器是基于2阶段的R-CNN。1阶段的检测器速度更快,更简单,但是准确度要差。这篇论文中,调查了为什么会如此。我们发现前景和背景的类别的不平衡性是导致该问题的核心原因。提出解决该不平衡性问题的方法是减少容易被分类样本的权重这一标准交叉熵变...
于是作者提出了Focal Loss的方法取代之前的bootstrapping等方法来平衡正负样本,为了证实Focal Loss的有效性还设计了一个结构简单的one-stage目标检测模型RetinaNet,retina大家都知道是视网膜的意思,也就是特别密集的感觉,取这个名字是为了表达他们会在特征层上进行特别密集的bbox预测。模型使用FPN结构,使用anchors做bbox预测...
Focal loss论文解析 Focal loss是目标检测领域的一篇十分经典的论文,它通过改造损失函数提升了一阶段目标检测的性能,背后关于类别不平衡的学习的思想值得我们深入地去探索和学习。正负样本失衡不仅仅在目标检测算法中会出现,在别的机器学习任务中同样会出现,这篇论文为我们解决类似问题提供了一个很好的启发,所以我认为无...
可以看出,Focal Loss打败了所有state-of-the-art的算法,而且竟然在速度上也是一马当先,可以说相当有说服力。但是作者为了证明Focal Loss的有效性,并没有设计更新颖的网络,这与其他算法提高精确度的做法是不一样的——他们要么改造原有...
目标检测论文:Focal Loss for Dense Object Detection及其PyTorch实现,FocalLossforDenseObjectDetectionPDF:https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdfPyTorch代码:https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-NetworksPyTroch代码:
Focal Loss 论文理解及公式推导 - AIUAI 题目:Focal Loss for Dense Object Detection - ICCV2017作者: Tsung-Yi, Lin, Priya Goyal, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollar 团队: FAIR 精度最高的目标检测器往往基于 RCNN 的 two-stage 方法,对候选目标位置再采用分类器处理. 而,one-stage 目标检测器是...
论文:《Focal Loss for Dense Object Detection》 目前在目标检测领域里二阶段的方法精度是优于一阶段的,尽管一阶段的检测器处理的是更密集的样本,应该可以做到更快、更简单,作者认为没有实现这种期望的原因是在于正负样本的极度不平衡(前景和背景),所以作者提出了一个新的 loss,称为 Focal Loss,它通过修改标准的...
Focal Loss for Dense Object Detection 论文由RBG和Kaiming大神于ICCV2017年共同发布。论文目的 Object detection算法主要分为两类：two-stage detector和one-stage detector。前者包括Faster RCNN、RFCN等，需要region proposal，准确率高但速度较慢。后者如YOLO、SSD等，直接回归，速度快但准确率较低。作者...
论文:《Focal Loss for Dense Object Detection》 代码:https://github.com/facebookresearch/Detectron. 摘要 迄今为止,精度最高的目标检测器是基于R-CNN推广的两阶段方法,其中一个分类器应用于稀疏的候选目标位置。相比之下,对可能的目标位置进行常规、密集采样的一阶段检测器,可能更快、更简单,但是迄今为止精度仍...
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 loss,瞬间提升了one-stage网络的准确率。与此同时,为了测试该loss对网络改进的影响,...