hekaiming专坑

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


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