focal loss論文筆記(附基於keras的多類別focal loss代碼)

一.focal loss論文 Focal Loss for Dense Object Detection 二.focal loss提出的目的 解決one-stage目標檢測是場景下前景和背景極度不平衡的情況（1：1000） 讓模型在訓練的時候更加關注hard examples（前景）。 另外two-stage的檢測器是用一下兩個方法來解決類別不平衡問題的： 提取候選框的過程實際上就消除了很多背景框

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