Focal Loss for Dense Object Detection

基於密集目標的焦點損失 摘要 目前準確率最高的目標檢測器是以R-CNN爲基礎的二階段方法，在這其中我們再一系列候選目標位置上運用一個分類器。相比之下，一階段的檢測器的優點是更爲快速和簡單，但是相對於二階段檢測器在準確率方面就遠遠比不上了。在本篇文章中，我們研究了這其中的原因。我們發現在訓練過程中極端的前景和背景類別不平衡的比例可能是這其中比較重要的原因。我們建議通過重構標準交叉熵來解決這種類別不平

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