RetinaNet은 1stage detector가 가지고 있는 고질적인 문제점을 해결한 Paper이다.
그 고질적이 무엇이냐 하면
1. Class imbalance
- positive sample ( 객체가 있는 영역 ) <<<< negatice sample ( 배경 영역 )
- 높은 확률로 이미지에서 객체보다 배경이 훨씬 많은 부분을 차지하기 때문에 smaple imbalance!
2. Anchor Box의 대부분은 negative sample을 가르킴 ( background만 포함한다는 뜻)
- 2 stage detector의 경우 ROI를 추출하는 region proposal 단계에서 배경을 대부분 제거한다.
Focal Loss 도입으로 해결!!!!
Focal Loss
class imbalance를 해결하기 위한 loss.
자세한 내용은 ☞여기에 정리해 놓았다
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