【RetinaNet】RetinaNet解读

最新推荐文章于 2025-10-25 15:39:58 发布
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#深度学习

此篇博客详细解析了优快云上一篇备受好评的文章，深入探讨了信息技术领域的关键概念和技术细节，为读者提供了宝贵的实践指导和理论基础。
物体检测框架 RetinaNet 深度神经网络简介
AI天才研究院
08-09 1730
在计算机视觉领域，物体检测（Object Detection）一直是一个重要且具有挑战性的问题。最近几年基于深度学习的方法取得了突破性的进步，在上采样，骨干网络，非极大值抑制， Anchor-based 方法等多个方面都取得了不错的成绩，但是仍然存在一些不足。如速度慢，推理时间长等问题。近年来随着人工智能的发展，对模型的要求也越来越高，希望能够有更好的方法提升模型性能，减少计算量，更好地适应多目标跟踪任务。因此RetinaNet便应运而生。
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
09-09 2835
Retinanet 是作者 Tsung-Yi Lin 和 Kaiming He（四作） 于 2018 年发表的论文 Focal Loss for Dense Object Detection。作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域。
关于RetinaNet目标检测算法的理解
qq_38765426的博客
05-03 2999
算法介绍 距离上次写博客快过一个月了，哈哈 这篇博客会写了特别特别长 RetinaNet目标检测算法是和YOLOv3算法同时期的，RetinaNet算法的准确率要比YOLOv3要高很多，当时速度慢很多。我记得YOLOv3作者的还在他那篇论文中提过它，不得了不得了，YOLO大佬可是惜字如金的！ 言归正传， RetinaNet网络其实就是ResNet+FPN+FCN网络的组合，损失函数为Focal l...
什么是 RetinaNet：样本均衡问题与 Focal Loss
最新发布
彬彬侠的博客
10-25 582
RetinaNet是一种开创性的单阶段目标检测模型，由Facebook AI Research团队于2017年提出。其核心创新是引入Focal Loss函数，有效解决了类别不平衡问题，使单阶段检测器在保持实时速度(59 FPS)的同时，准确率(mAP 39.1%)媲美两阶段模型。RetinaNet结合了ResNet骨干网络、特征金字塔(FPN)和两个任务特定子网络，通过密集锚框设计特别适合小目标检测。相比YOLO和SSD等单阶段模型，RetinaNet在精度上有显著提升。尽管存在计算量较大、参数调优复杂等局
23_RetinaNet网络结构详解
https://github.com/foxpup11?tab=repositories
07-13 1814
https://www.bilibili.com/video/BV1Q54y1L7sM/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
【论文】RetinaNet
梦想是要有的，万一实现了呢！
04-07 4964
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf 题目：密集目标检测的焦点损失 图 1. 我们提出了一种新的损失，我们称之为 Focal Loss，它在标准交叉熵标准中添加了一个因子 (1 - p t ) 的γ次方。设置 γ > 0 可减少分类良好的示例的相对损失（p t > .5），将更多注意力放在难分类的错误示例上。正如我们的实验将证明的那样，所提出的焦点损失能够在存在大量简单
RetinaNet
博客
03-02 373
object detection的算法主要可以分为三大类： two-stage detector one-stage detector 基于焦点 该论文最大的贡献在于提出了Focal Loss用于解决类别不均衡问题，从而创造了RetinaNet（One Stage目标检测算法）这个精度超越经典Two Stage的Faster-RCNN的目标检测网络。 基于深度学习的目标检测算法有两类经典的结构：Two Stage 和 One Stage。 **Two Stage：**例如Faster-RCNN算法。第一级专
RetinaNet详细解读
blowfire123的博客
02-27 2127
网络名称 RetinaNet 发表时间 2018年1月 作者 Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshick, Kaiming He, and Piotr Dollar 机构 Facebook AI Research (FAIR) 领域 目标检测（object detection） 简介 使用Focal Loss解决样本不均衡问题，让one-stage网络达到two-stage的精度。 简介 针对one stage网络中类别不均衡问题，本...
RetinaNet损失函数源码解读
AI训练师中的点滴
05-25 1353
RetinaNet背景 RetinaNet算法源自2018年Facebook AI Research的论文 Focal Loss for Dense Object Detection，作者包括了Ross大神、Kaiming大神和Piotr大神。该论文最大的贡献在于提出了Focal Loss用于解决类别不均衡问题，从而创造了RetinaNet（One Stage目标检测算法）这个精度超越经典Two Stage的Faster-RCNN的目标检测网络。 模型结构： 最后输出三层不同尺度的特征层:C3,C4,
RetinaNet原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
07-03 1093
RetinaNet 将 R-CNN 的区域提案过程整合进网络中，通过共享特征提取器和分类回归层来提高效率。它使用 FPN 提取多尺度特征，然后在每个特征映射上生成锚框，进行分类和回归预测。通过 Focal Loss，RetinaNet 更加关注难分类的样本，从而提升小物体的检测性能。RetinaNet 的核心在于其对 RPN 的改进以及对 Focal Loss 的引入。
retinanet 部署_retinanet
weixin_39837124的博客
12-21 393
作为单阶段网络，retinanet兼具速度和精度(精度是没问题，速度我持疑问)，是非常耐用的一个检测器，现在很多单阶段检测器也是以retinanet为baseline，进行各种改进，足见retinanet的重要，我想从以下几个方面出发将retinanet解读下，尽己所能。retinanet出发点，目的，为什么retinanet解决方案，做法，干什么retinanet的效果，缺点，改什么retina...
RetinaNet深入理解（损失函数详解）
12-28
RetinaNet深入理解（损失函数详解）,RetinaNet深入理解（损失函数详解）
Python-在PyTorch中实现RetinaNet
08-11
在PyTorch中实现RetinaNet
RetinaNet-Pytorch:RetinaNet在Pytonch中的实现
05-08
视网膜网 这是Pytorch中RetinaNet的实现，使用ResNet作为主干和FPN。 它基于和的代码。 在VOC上训练 1.下载PASCAL VOC 2012 trainval数据集并解压缩。 其路径应为“ {root_dir} / VOCdevkit / ..”。 2.下载此仓库 git clone git@github.com:qqadssp/RetinaNet.git cd RetinaNet 3.从预训练的权重 cd checkpoint wget https://download.pythorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth cd .. 4，初始化模型 python init.py 5.在“ config”中修改配置文件。 对于VOC数据集，请用您的{root_dir}修改“ TRAIN：DATASETS_DIR”
Retinanet-Pytorch:Retinanet目标检测算法(简单,明了,易用,全中文注释,单机多卡训练,视频检测)(based on pytorch,Simple, Clear, Mutil GPU)
05-05
GIthub使用指北: 1.想将项目拷贝到自己帐号下就fork一下. 2.持续关注项目更新就star一下 3.watch是设置接收邮件提醒的. Retinanet-Pytorch 目标检测算法pytorch实现, 本项目不是完全的复现论文（很多参数以及实现方式上与原论文存在部分差异，有疑问欢迎issues） 由于一些原因,训练已经过测试,但是并没有训练完毕,所以不会上传预训练模型. 但项目代码验证无误.（但在使用时需要自己进行调整。不建议新手进行尝试。） 项目在架构上与 采用了相似的结构. 重用了大量中代码,如训练器,测试器等. 本项目单机多卡,通过torch.nn.DataParallel实现,将单机环境统一包装.支持单机单卡,单机多卡,指定gpu训练及测试,但不支持多机多卡和cpu训练和测试. 不限定检测时的设备(cpu,gpu均可). Requirements pytorch op
【论文阅读】RetinaNet （Focal Loss for Dense Object Detection）
dujuancao11的博客
01-18 3157
https://zhuanlan.zhihu.com/p/143877125 学习笔记
【论文解读】[目标检测]retinanet
weixin_30865427的博客
05-11 447
作为单阶段网络，retinanet兼具速度和精度（精度是没问题，速度我持疑问），是非常耐用的一个检测器，现在很多单阶段检测器也是以retinanet为baseline，进行各种改进，足见retinanet的重要，我想从以下几个方面出发将retinanet解读下，尽己所能。 retinanet出发点，目的，为什么 retinanet解决方案，做法，干什么 retinanet的效果...
RetinaNet目标检测实现教程_Keras_TensorFlow_源码解读
资源摘要信息:"RetinaNet 目标检测模型源码分析与应用" 知识点详细说明： 1. RetinaNet 目标检测模型 - RetinaNet 是一种用于目标检测的深度学习模型，由 Facebook AI Research (FAIR) 团队提出。它旨在解决单...
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