論文筆記：Focal Loss for Dense Object

中心思想 探究爲什麼one-stage detection（dense approach）會比two-stage（sparse approach）性能低。查出：根本原因是分類分支中前景&背景的比例嚴重失衡 爲了解決這個問題，從Loss入手提出了focal loss，用於調整Loss低（分得比較好的）樣本的權重，從而防止Loss高的少量樣本被大量Loss低的樣本淹沒 爲了驗證focal loss的正

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