目标检测“Focal Loss for Dense Object Detection”

基于RCNN的两步检测器精度高，但速度慢，单步检测器如YOLO，SSD速度快，但精度有所降低。作者认为正负样本不平衡是导致单步检测器精度降低的主要愿意，论文对交叉熵损失函数进行改进，降低易分类样本的权值，即Focal loss，使用RetinaNet验证Focal loss。RetinaNet可以超过两步检测器的精度，且速度跟单步检测器差不多。 Focal Loss是动态缩放的交叉熵损失函数，随着

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