ComputerVision Jack

Focal Loss for Dense Object Detection Abstract 객체의 위치에 대한 가능성에 대해 regular, dense sampling 적용하는 one-stage detectors는 빠르고 간단하다. 하지만 two-stage detectors의 정확도 측면에는 다가가지 못했다. 앞의 이유 중 가장 큰 원인은 dense detectors 학습 시킬 때, foreground와 background 간의 class imbalance것을 발견했다. 이러한 원인을 해결하기 위해 cross entropy loss 수정하여 잘 분류된 예제에 대해선 down-weights 적용한다. 새로운 Focal Loss는 hard examples 집합에 초점을 두어 방대한 negative 집합이 학습 기간..