📚 论文阅读笔记四十四：RetinaNet✨：聚焦于密集目标检测的利器

今天来聊聊这篇关于目标检测的经典论文——RetinaNet！💖 RetinaNet的核心亮点在于引入了Focal Loss，这是一种专为解决密集目标检测问题设计的损失函数。在传统的目标检测任务中，前景与背景样本极度不平衡，导致网络容易被大量背景样本主导，从而忽视了对小目标的关注。而Focal Loss通过降低简单样本（如背景）的权重，将更多关注点集中在困难样本（如小目标）上，帮助模型更高效地学习。🎯

论文提出的RetinaNet由一个分类分支和一个回归分支组成，完美结合了FPN（Feature Pyramid Network）结构，使得模型能够处理多尺度的目标检测问题。🚀 无论是小到难以察觉的物体，还是大到占据整个画面的目标，RetinaNet都能游刃有余地完成检测任务。

总的来说，RetinaNet凭借其创新的Focal Loss和强大的特征提取能力，在密集场景下的表现堪称惊艳。如果你也对目标检测感兴趣，不妨深入研究一下这篇论文吧！👀