RetinaNet(2017)

#RetinaNet #ObjectDetection >> retinanet은 false negative를 줄이기 위해, 모델이 예측하기 어려운 hard example에 집중하도록 focal loss를 제안하였습니다. resnet+fpn >> CEloss에서 easy example이 엄청나게 많아지면 대부분의 loss를 차지하게 되어 hard example의 영향을 감소시킵니다. 그래서 focal loss를 적용하여 예측이 쉬울수록 가중치에 영향을 주지 못하게 하여 easy example의 영향을 감소 시키고, hard example에 집중하도록 처리합니다 >> YOLOV3 나오기 전에 one-stage model로 비슷한 접근 방법 https://deep-learning-study.tistory.com/504?category=968059 RetinaNet 논문은 모델이 예측하기 어..........

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