Focal Loss for Dense Object Detection(RetinaNet)(代码解析)

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RetinaNet原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
07-03 1108
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。
tensorflow版，Retinanet代码实现
12-28
tensorflow版Retinanet实现，tensorflow版Retinanet网络实现
RetinaNet详解（附Pytorch代码讲解）
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RetinaNet深入理解（损失函数详解）
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【目标检测】18、RetinaNet：Focal Loss for Dense Object Detection
呆呆的猫的博客
08-03 559
论文：Focal Loss for Dense Object Detection代码：https://github.com/facebookresearch/Detectron出处：原始论文出自 ICCV2017贡献：在当时的情况下，两阶段检测器处于统治地位，两阶段检测器是由两部分构成，第一阶段是 RPN 网络，进行候选框的生成，第二阶段输出检测结果。作者提出了一个问题：单阶段目标检测器能否达到类似的效果？YOLO、SSD 等方法是属于单阶段目标检测的方法，虽然很快，但效果不尽如意本文作者就想寻找一个单阶段
Focal Loss for Dense Object Detection（RetinaNet）论文及代码解析
Jamence的博客
05-18 673
@[TOC](Focal Loss for Dense Object Detection(RetinaNet)论文及代码解析) Focal Loss for Dense Object Detection(RetinaNet)论文及代码解析 本文针对Focal Loss for Dense Object Detection做出自己的判断和解析，不一定代表正确性（鄙人并不做目标检测。。。） 论文下载链接（arxiv国内镜像）：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1708.02002v2 论文代码
RetinaNet：Focal Loss for Dense Object Detection（CVPR2018）
qihshe的博客
12-22 1022
调查了为什么一阶段检测器精度不如两阶段检测器。发现，在密集检测器训练过程中遇到的极端前景-背景类不平衡是主要原因，因此提出了著名的焦点损失
Focal Loss for Dense Object Detection
12-03
Abstract The highest accuracy ...the focal loss, RetinaNet is able to match the speed of pre- vious one-stage detectors while surpassing the accuracy of all existing state-of-the-art two-stage detectors.
RetinaNet：Focal Loss for Dense Object Detection
practical_sharp的博客
03-06 451
Focal Loss for Dense Object Detection 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf 何凯明 ICCV 2017 best student paper 论文核心：提出了一种用于单阶段目标检测算法的聚焦损失函数 论文的出发点 读完本论文后，这里我自己总结一下。 论文的出发点总结了当前两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法的优缺点。 两阶段目标检测算法： 第一阶段能过滤掉无关背景，第二阶段更精细化包围框回归，所以两阶段目标检测算法精确度
retinanet代码
m0_53675977的博客
06-02 642
【代码】retinanet代码。
RetinaNet项目
02-24
RetinaNet项目 RetinaNet的Keras实现。 有预测分数 去做 尝试不同的基准 尝试不同的图层 无归一化模型 参考： 。 林宗仪，Priya Goyal，Ross Girshick，何凯明，PiotrDollár。 ICCV，2017年。 。 林宗仪，皮奥特·多拉尔，罗斯·吉尔希克，何凯明，巴拉特·哈里哈兰，塞尔吉·贝隆吉。 CVPR，2017年。 Keras RetinaNet： ：
目标检测向：Focal Loss for Dense Object Detection
weixin_40516558的博客
04-05 521
基于密集目标的焦点损失 摘要 目前准确率最高的目标检测器是以R-CNN为基础的二阶段方法，在这其中我们再一系列候选目标位置上运用一个分类器。相比之下，一阶段的检测器的优点是更为快速和简单，但是相对于二阶段检测器在准确率方面就远远比不上了。在本篇文章中，我们研究了这其中的原因。我们发现在训练过程中极端的前景和背景类别不平衡的比例可能是这其中比较重要的原因。我们建议通过重构标准交叉熵来解决这种类别不平...
【损失函数02】Focal Loss
最新发布
老王的博客
10-23 1197
当样本分布失衡时，损失函数L的分布会发生倾斜，如果负样本比较多，那么负样本就会在损失函数占据主导地位。由于损失函数的倾斜，模型训练过程中会倾向于样本多的类别，造成模型对少样本类别的性能较差。很不幸，这种方法也很笨拙，因为它是一个固定的因子，并不能根据训练情况动态调整，我们希望对于那些难分类的样本，动态赋予一个比较大的权重，而给那些易分的样本一个比较小的权重，从而有针对性地训练模型。比如样本1属于类别1的概率为0.9，样本2属于类别1的概率为0.5，显然前者更可能是类别1，其就是容易分类的样本；
RetinaNet 代码分析
Hali_Botebie的博客
05-24 584
HeadFpn输出的分支，每一个都会进行分类和回归操作分类输出每层特征经过4次卷积+relu操作，然后再通过head 卷积输出最终预测输出，尺度是其中14400 = 40409，9为anchor个数，最后在把所有结果拼接在一起[1,19206,80]的tensor。可以理解为每一个特征图位置预测9个anchor，每个anchor具有80个类别。拼接操作为了和anchor的形式统一起来，方便计算loss和前向预测。
【深度学习】RetinaNet 代码完全解析
fengdu78的博客
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前言本文就是大名鼎鼎的focalloss中提出的网络，其基本结构backbone+fpn+head也是目前目标检测算法的标准结构。RetinaNet凭借结构精简，清晰明了、可扩展性强、效...
目标检测：RetinaNet网络介绍及代码笔记
qq_50001789的博客
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RetinaNet 理论与代码详解
xiaohuilang6的博客
01-02 4986
RetinaNet 是来自Facebook AI Research 团队2018年的新作，在当前的目标检测领域是最强的网络(速度/精度/复杂度)。下面两张是基于COCO 本地测试集的实验数据: 主要贡献： 在One stage中，detector直接在类别不平衡（负样本很多，正样本很少）中进行分类和回归，直接输出bbox和类别，原有的交叉熵损失无法处理这种不平衡，导致训练不充...
focal loss for dense object detection
03-16
Focal loss是用于密集目标检测的损失函数。它主要用于解决分类器对背景类和目标类的不平衡问题，即解决分类器对背景类的过度拟合问题。Focal loss通过引入焦点系数来降低对背景类的损失贡献，从而提高模型对目标类的...
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