Comparison of SIFT Encoded and Deep Learning Features for the Classification and Detection of Esca Disease in Bordeaux Vineyards（分类MobileNet，目标检测 RetinaNet）

识别葡萄的一种虫害，比较了传统SIFT和深度学习分类，最后还做了目标检测

分类用的 MobileNet，目标检测 RetinaNet

MobileNet 是将传统深度可分离卷积分成了两步，深度卷积和逐点卷积，性能基本不受影响情况下，降低计算量和参数量

RetinaNet 主要提出 focal loss，用于处理目标检测时正负样本不均衡问题，FL的作用如下

网络结构就是 FPN + sub-network + FL

FPN是图像金字塔网络，对不同scale的图像进行融合和预测，主要用于目标检测，原理感觉和unet差不多

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