hekaiming专坑

标签：训练   min   air   通过   代码   避免   str   算法   mask   

先挖个

图像去雾之何凯明暗通道先验去雾算法原理及c++代码实现

ICCV 2017：FAIR Mask R-CNN

ICCV 2017：FAIR 密集物体检测的 Focal Loss

one-stage准确度落后于 two-stage，极端前景类别失衡是主要原因

提出：通过改变标准交叉熵损失来解决这种类别失衡问题

Focal Loss 将训练集中在一组稀疏的困难样本，从而避免大量简单负样本在训练的过程中淹没检测器

-> RetinaNet：又快又好

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原文地址：https://www.cnblogs.com/cx2016/p/11444549.html