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分类样本的权重，使得模型在训练时更专注于难分类的样本

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时间： 2024-10-09 19:31:18

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[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

Focal Loss for Dense Object Detection(RetinaNet)

Focal Loss for Dense Object Detection ICCV2017 RBG和Kaiming大神的新作. 论文目标 我们知道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分辨率等方式达到提速,但是

PVANET----Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection论文记录

arxiv上放出的物体检测的文章,在Pascal voc数据集上排第二.源码也已放出(https://github.com/sanghoon/pva-faster-rcnn),又可以慢慢把玩了.这篇文章遵循faster-rcnn"CNN feature extraction + region proposal + RoI classification"的pipeline,重新设计了feature extraction的网络结构."The devil is in details

ACCV2004 Salient Region Detection 论文阅读

Salient Region Detection using Weighted Feature Maps based on the Human Visual Attention Model 主要是根据不同的feature maps的自身特点来计算这个map的权重. Itti等人提出了一个基于human visual attention 的模型,来检测一副图像里的显著区域,分为颜色对比.灰度.方向的特征来分别检测显著性,最后合成一幅显著性图.合成的方法有supervised learning, n

Focal Loss

转自:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77019084 论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1708.02002 优化版的MXNet实现:https://github.com/miraclewkf/FocalLoss-MXNet RBG和Kaiming大神的新作. 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类:t

Focal Loss 的理解

论文:<Focal Loss for Dense Object Detection> Focal Loss 是何恺明设计的为了解决one-stage目标检测在训练阶段前景类和背景类极度不均衡(如1:1000)的场景的损失函数.它是由二分类交叉熵改造而来的. 标准交叉熵 其中,p是模型预测属于类别y=1的概率.为了方便标记,定义: 交叉熵CE重写为: α-平衡交叉熵: 有一种解决类别不平衡的方法是引入一个值介于[0; 1]之间的权重因子α:当y=1时,取α; 当y=0时,取1-α. 这种方法,当

处理样本不平衡的LOSS—Focal Loss

0 前言 Focal Loss是为了处理样本不平衡问题而提出的,经时间验证,在多种任务上,效果还是不错的.在理解Focal Loss前,需要先深刻理一下交叉熵损失,和带权重的交叉熵损失.然后我们从样本权利的角度出发,理解Focal Loss是如何分配样本权重的.Focal是动词Focus的形容词形式,那么它究竟Focus在什么地方呢?详细的代码请看Gitee. 1 交叉熵 1.1 交叉熵损失(Cross Entropy Loss) 有\(N\)个样本,输入一个\(C\)分类器,得到的输出为\(X

focal loss for multi-class classification

转自:https://blog.csdn.net/Umi_you/article/details/80982190 Focal loss 出自何恺明团队Focal Loss for Dense Object Detection一文,用于解决分类问题中数据类别不平衡以及判别难易程度差别的问题.文章中因用于目标检测区分前景和背景的二分类问题,公式以二分类问题为例.项目需要,解决Focal loss在多分类上的实现,用此博客以记录过程中的疑惑.细节和个人理解,Keras实现代码链接放在最后. 框架:K

【Network Architecture】Feature Pyramid Networks for Object Detection(FPN)论文解析（转）

目录 0. 前言 1. 博客一 2.. 博客二 0. 前言 ??这篇论文提出了一种新的特征融合方式来解决多尺度问题, 感觉挺有创新性的, 如果需要与其他网络进行拼接,还是需要再回到原文看一下细节.这里转了两篇比较好的博客作为备忘. 1. 博客一 这篇论文是CVPR2017年的文章,采用特征金字塔做目标检测,有许多亮点,特来分享. 论文:feature pyramid networks for object detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.031