Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

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Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

目录 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 一. 论文简介将目标检测Loss和评价指标统一,提升检测精度.这是一篇挺好的论文,下面会将其拓展到其它领域. 主要做的贡献如下(可能之…

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…

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…

深度学习笔记（八）Focal Loss

论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1708.02002 一. 提出背景 object detection的算法主要可以分为两大类:two-stage detector和one-stage detector.前者是指类似Faster RCNN,RFCN这样需要region proposal的检测算法,这类算法可以达到很高的准确率,但是速度较慢.虽然可以通过减少proposal的数量或降低输入图像的…