focal loss论文笔记

作者提出，训练集中的类别不平衡是阻碍一阶段检测器达到与二阶段检测器相同效果的主要原因（因为在二阶段检测中，在前景和背景数量上通过启发式采样例如固定前景背景比例，online hard mining部分解决了这一问题），因此提出一个新的loss函数。 相反在一阶段中，尽管启发式采样也被应用，但是训练过程仍然被易被分类的背景examples所主导。这一问题可以通过bootstrapping或者hard

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