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[:, :self.n_c] target = expand_label(self.pred_class_logits, self.gt_classes) eql_w = 1 - self.exclude_func() * self.threshold_func() * (1 - target) cls_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(self.pred_class_logits, target, reduction='none') return torch.sum(cls_loss *...
提出了一个RetinaNet,采用的是Resnet+FPN作为backbone,cls和reg两路subnet分别加在各个Pyramid level上, Figure3。 Anchors: 作者用了translation-invariant anchor boxes 平移不变锚与RPN的变体相似。这个anchor在金字塔层P3到P7有相应的 32^2 到 512^2 的区域。在每个金字塔层,作者用的长宽比是{ 1:2,...