文章 2022-11-13 来自:开发者社区

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Generalized Focal Lossv1,v2

1. Generalized Focal LossAbstractOne-stage检测器基本上将目标检测定义为密集分类和定位(即边界盒回归)。该分类方法通常采用Focal loss进行优化,回归框位置通常采用狄拉克分布法进行学习。One-stage检测器的一个最新趋势是引入一个独立的预测分支来估计定位质量,预测的质量有助于分类,以提高检测性能。本文研究...

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Generalized Focal Lossv1,v2
文章 2022-11-12 来自:开发者社区

论文阅读笔记 | 目标检测算法——RetinaNet(focal loss、含与SSD,RCNN,YOLO的对比)

1. Introductionpaper:Focal Loss for Dense Object Detection在RetinaNet出现之前,two-step检测网络(代表有Faster RCNN系列等等)的准确率一直要比one-step检测网络(代表有SSD系列、yolo系列)的准确率要高,但...

论文阅读笔记 | 目标检测算法——RetinaNet(focal loss、含与SSD,RCNN,YOLO的对比)

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