28、目标检测与跟踪技术解析

目标检测与跟踪技术解析

1. 目标检测

1.1 Focal Loss与RetinaNet

Focal Loss是一种用于解决目标检测中类别不平衡问题的损失函数，其公式为：
[FL(p_t) = -\alpha_t(1 - p_t)^{\gamma} \log(p_t)]
其中，
[p_t =
\begin{cases}
p, & \text{if } y = 1 \
1 - p, & \text{otherwise}
\end{cases}]
这里，$y$ 是真实标签，$p$ 是 $y = 1$ 的预测概率，$\alpha_t$ 是一个权重因子，当 $y = 1$ 时等于 $\alpha$，否则等于 $1 - \alpha$，$0 \leq \alpha \leq 1$，它负责平衡正负样本；$\gamma$ 是一个聚焦参数，$\gamma \geq 0$，负责对难易样本进行加权。

RetinaNet采用了常见的目标检测架构，包含一个现成的网络和两个分支，一个用于目标分类，另一个用于边界框回归。为了实现这一点，它使用了特征金字塔网络（FPN）。FPN在目标检测等任务中被广泛使用，因为它能有效地创建数据的多尺度表示，基于FPN的Faster R - CNN变体已被证明是有用的。通过增强标准卷积神经网络，FPN创建了一个自上而下的路径，并在各层之间建立横向连接，从而从单个输入图像中生成不同尺度的多个“层次”表示。在RetinaNet中，与其他检测器类似，定位是相对于一组锚框进行预测的，每个FPN层使用9个锚框。在这种架构和新颖的Focal Loss的作用下，RetinaNet在目标检测方