【论文阅读笔记】目标检测之RetinaNet--论文阅读 Focal Loss for Dense Object Detection

拼搏现实的明天。 2022-05-16 01:18 212阅读 0赞

【写在前面】 RetinaNet 是目前目标检测最为优秀的方法之一，值得好好拜读一下，在COCO数据集上达到了单个模型的state of art 的效果, 由Kaiming He团队所作，作者发现导致one-stage算法性能劣于two-stage算法的主要原因是region proposal时前景和背景的类别不平衡，为了解决这个问题，提出了关键大招Focal Loss，改写了传统的分类交叉熵损失函数，在训练过程中能够实现自动降低容易分类的类别的权重，从而可以把优化网络的关注点放在难分类的目标上。因此，RetinaNet既解决了one-stage region proposal 产生大量的非目标区域特征导致loss计算不平衡的问题，保留了faster RCNN检测精度高的优点，又属于One-Stage算法，减少了重复计算，算法速度相对于two-stage得到了极大的提升。

感谢各位大大的开源代码：  
Caffe2 version: [https://github.com/facebookresearch/Detectron][https_github.com_facebookresearch_Detectron]  
Keras version: [https://github.com/fizyr/keras-retinanet][https_github.com_fizyr_keras-retinanet] 本人keras版本亲测非常好用，下一篇博客写一下这个的源码解读。  
Pytorch version: [https://github.com/kuangliu/pytorch-retinanet][https_github.com_kuangliu_pytorch-retinanet]

1.  Focal Loss  
    我们看一下什么是Focal Loss. Focal loss被设计用来解决one-stage算法产生的极端的前景/背景（比如1：1000）不平衡问题的。  
    先看一些背景知识  
    对于二分类的分类交叉熵,如下为计算公式：

其中y∈\{-1,+1\}, y=1代表预测为groundtruth类别， p表示y=1的概率，引入pt分类交叉熵可做如下定义：

如下图1中，蓝线是CE，所以当容易分的类别(p>>0.5)特别多的时候，虽然单个loss的值不大，总的Loss加起来易分的类别还是会占主导地位，难分的类别就会被淹没。

[https_github.com_facebookresearch_Detectron]: https://github.com/facebookresearch/Detectron
[https_github.com_fizyr_keras-retinanet]: https://github.com/fizyr/keras-retinanet
[https_github.com_kuangliu_pytorch-retinanet]: https://github.com/kuangliu/pytorch-retinanet