什么是RetinaNet

AI解读 2个月前 硕雀
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RetinaNet是一种单阶段目标检测模型,由Facebook AI Research在2017年提出。它通过引入Focal Loss来解决训练过程中类别不平衡的问题。RetinaNet的核心结构包括一个骨干网络(backbone)和两个任务特定的子网络。骨干网络负责计算输入图像的特征图,而两个子网络分别负责物体分类和边界框回归。

RetinaNet的骨干网络通常基于ResNet残差神经网络),并在其基础上构建了特征金字塔网络FPN)。FPN能够生成多尺度的特征图,从而使得模型能够更好地处理不同大小的目标。RetinaNet的两个子网络共享这些特征图,并通过卷积操作进行分类和边界框回归。

RetinaNet的一个显著特点是其结构清晰、可扩展性强,并且在检测准确率上表现出色,因此成为了很多目标检测算法的baseline。此外,RetinaNet在处理小目标检测时表现优异,通过引入Focal Loss解决了传统方法在处理类别不平衡时的难题。

RetinaNet通过结合Focal Loss、FPN和多任务学习,提供了一种高效且准确的目标检测解决方案

来源:www.aiug.cn
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