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

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

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,文章还特地设计了一个网络,retina net,证明了其想法. Problems 为啥one-stage网…

目标检测 | RetinaNet：Focal Loss for Dense Object Detection

论文分析了one-stage网络训练存在的类别不平衡问题,提出能根据loss大小自动调节权重的focal loss,使得模型的训练更专注于困难样本.同时,基于FPN设计了RetinaNet,在精度和速度上都有不俗的表现论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 论文代码:https://github.com/facebookresearch/Detectron Introducti…

focal loss for dense object detection

温故知新 focal loss for dense object detection,知乎上一人的评论很经典.hard negative sampling, 就是只挑出来男神(还是最难追的),而focal loss把男神拉出来的同时,还把备胎都拉出来,同时还按照颜值排个序…… 太有才了……理工科人也有幽默感的! video detection, track to detect and detect to track, neural networks tricks of the trade,觉得我…

论文阅读笔记四十四：RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection(ICCV2017）

论文原址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 github代码:https://github.com/fizyr/keras-retinanet 摘要目前,具有较高准确率的检测器基于双阶段的目标检测算法实现,单阶段通过对可能存在的位置进行密集的采样操作,一定程度上要比双阶段的方法要更简单快速,但是准确率会有所损失.在进行训练时,前景与背景二者之间较大的类别不平衡是产生上述问题的原因.针对上述问题,本文对常规的损失函数进行修改,降低易分类样本产生的损失的贡献度.本文…

Focal Loss for Dense Object Detection 论文阅读

何凯明大佬 ICCV 2017 best student paper 作者提出focal loss的出发点也是希望one-stage detector可以达到two-stage detector的准确率,同时不影响原有的速度.one-stage detector的准确率不如two-stage detector的原因,作者认为原因是:样本的类别不均衡导致的.因此针对类别不均衡问题,作者提出一种新的损失函数:focal loss,这个损失函数是在标准交叉熵损失基础上修改得到的.这个函数可以通过减少易…

[论文理解] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 简介 Faster R-CNN是很经典的two-stage的目标检测方法,前面看了Selective Search以为在这里可以用到,但是作者在这篇文章里面没有采用Selective Search方法得到候选框,而是采用了Edge Boxes方法得到的候选框,好吧,再去看看这个方法到底快在哪里.Faster R-CNN分为两个过程,第一个过…