聊聊Focal Loss及其反向传播

本文探讨了Focal Loss在解决目标检测中类别数据不均衡问题的应用,对比了与OHEM的区别,并详细解析了Focal Loss的原理和反向传播过程,展示其在one-stage detector如RetinaNet中的实验效果。

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Focal Loss: Focal Loss for Dense Object Detection  论文链接:https://arxiv.org/abs/1708.02002

      我们都知道,当前的目标检测(Objece Detection)算法主要分为两大类:two-stage detector和one-stage detector。two-stage detector主要包括rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn和rfcn等,one-stage detector主要包括yolo和ssd等,前者精度高但检测速度较慢,后者精度低些但速度很快。

     对于two-stage detector而言,通常先由RPN生成proposals,再由RCNN对proposals进行Classifcation和Bounding Box Regression。这样做的一个好处是有利于样本和模型之间的feature alignment,从而使Classification和Bounding Box Regression更容易些;此外,RPN和RCNN中存在正负样本不均衡的问题,RPN直接限制正负样本的比例为1:1,对于固定的rpn_batch_size,正样本不足的情况下才用负样本来填充,RCNN则是直接限制了正负样本的比例为1:3或者采用OHEM。

       对于one-stage detector而言,样本和模型之间的feature alignment只能通过reception field来实现,且直接通过回归方式进行预测,存在这严重的正负样本数据不均衡(1:1000)的问题,负样本的比例过高,占据了loss的绝大部分,且大多数是容易分类的,这使得模型

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