Web近年来，深度学习模 型中卷积神经网络的高分辨能力大大提高了目标检测的精度，主要分为两类：单阶段目标检测算法和两阶段目标检测算法。代表性单阶段 算法有SSD、RetinaNet等。代表性的两阶段算法有Faster R-CNN、 Mask R-CNN等。 作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet 网络，结合 Focal Loss 使得 one-stage 检测 … See more
RetinaNet 代码完全解析 - 知乎 - 知乎专栏
Web传统方法有如Viola-Jones算法[4]、SLAM算法[5]等，而基于深度学习的物体检测算法主要基于锚框（anchor）的算法，基于锚框算法主要分为2种，一种是单阶段算法，如SSD、RetinaNet、RefineNet、Overfeat、YOLO系列等，一种是多阶段法（主要是二阶段法）如FPN、R-FCN、RCNN等系列算法。 WebRetinaNet凭借结构精简，清晰明了、可扩展性强、效果优秀，成为了很多算法的baseline。本文不去过多从理论分析focalloss的机制，从代码角度解析RetinaNet的实现过程，尤其 … free baggage allowance united
EOOD/customize_config.md at main · zhangiguang/EOOD
Webget_anchors. 这里通过每一层的 FPN 特征大小来生成每一层对应的 anchor，在 RetinaNet 中每一个像素点上是会生成 9 个大小不同的 anchor，最终返回一个 List[List[Tensor]]最外面 … WebJan 7, 2024 · 重点来看这段代码就可以了解retinanet是如何利用金字塔的回归层生成目标的锚框的. def bbox_transform_inv(boxes, deltas, mean=None, std=None): """ Applies deltas (usually regression results) to boxes (usually anchors). Before applying the deltas to the boxes, the normalization that was previously applied (in the ... http://giantpandacv.com/academic/%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A7%91%E6%99%AE/%E6%89%A9%E6%95%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ICLR%202423%EF%BC%9A%E5%9F%BA%E4%BA%8E%20diffusion%20adversarial%20representation%20learning%20%E7%9A%84%E8%A1%80%E7%AE%A1%E5%88%86%E5%89%B2/ blocco tir 2023