Focal Loss-RetinaNet算法解析
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
Figure2是在COCO数据集上几个模型的实验对比结果。可以看看再AP和time的对比下,本文算法和其他one-stage和two-stage检测算法的差别。
看完实验结果和提出算法的出发点,接下来就要介绍focal loss了。在介绍focal loss之前,先来看看交叉熵损失,这里以二分类为例,p表示概率,公式如下:
为了方便,用pt代替p,如下公式2:。这里的pt就是前面Figure1中的横坐标。
显然前面的公式3虽然可以控制正负样本的权重,但是没法控制容易分类和难分类样本的权重,于是就有了focal loss:
这里的γ称作focusing parameter,γ>=0。
作者在实验中采用的是公式5的focal loss(结合了公式3和公式4,这样既能调整正负样本的权重,又能控制难易分类样本的权重):
在实验中a的选择范围也很广,一般而言当γ增加的时候,a需要减小一点(实验中γ=2,a=0.25的效果最好)
贴一下RetinaNet的结构图:Figure3。因为网络结构不是本文的重点,所以这里就不详细介绍了,感兴趣的可以看论文的第4部分。
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