在目标检测中,损失函数一般由两部分组成,classification loss和bounding box regression loss。calssification loss的目的是使类别分类尽可能正确;bounding box regression loss的目的是使预测框尽可能与Ground truth框匹对上。 Focal loss 该Focal loss损失函数出自于论文《Focal Loss for Dense Object Detection》,主要是...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1708.02002 代码链接:集成到Detectron中,github上有大量三方实现 这周补了一下经典的focal loss,也就是RetinaNet,很多人应该也比较熟悉这篇文章了。Focal Loss是何恺明团队在2017年推出的作品,属于single stage的算法。在当时其精度甚至可以超过two stages的算法,且仍然有很高的检测速度...