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- 如何理解 Dense object detection中的dense一词? - 知乎
在Focal Loss for Dense Object Detection 这篇文章中有提到dense object detection。 个人理解，这个dense指的是采样的图像区域数量（或者说anchor数量 proposals数量）很多，一般数量可以达到~100k。
- 如何评价Kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection . . .
该问题探讨了Kaiming提出的Focal Loss在密集目标检测中的应用及其评价。
- 如何评价Kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection？
1 2 focal loss的有效性思考 损失对模型学习的影响，最终是体现在对参数的梯度更新上，和损失的绝对值关系不大，所以focal loss的强化困难样本而削弱容易样本对模型的影响程度，其生效机制，应该看困难样本对参数梯度的更新大小，是否高于容易样本，即focal
- 如何评价Kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection？
Focal Loss for Dense Object Detection 2 那么问题来了，深层CNN也会这样吗？ 最为常见的解决方法是上采样下采样，包括对少的样本Data Augmentation，对多的样本随机抽样，或者一起数据增强达到一个平衡，比如SSD（论文2）中的设计。 样本不够加样本，样本多了减样本，思路简单粗暴，而且数据集小类别少
- 数据不均衡的文本分类使用focal loss后效果下降的原因是什么？
1 背景：样本不均衡 Focal Loss 是由何恺明团队在 2017 年提出（论文： Focal Loss for Dense Object Detection）， 专为解决目标检测中的类别不平衡问题而生！ 传统损失函数的痛点 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）的缺陷：
- pytorch中多分类的focal loss应该怎么写？
分类模型训练的时候，focal loss比较常用的优化方法之一。本以为这么经典的loss在torch里面有官方实现，然而并没有。搜索过其他人的实现，发现有不少是错的，而且支持得不够好。比如不支持设置类别权重、不支持输入超过两维的预测矩阵（例如点云分割预测结果矩阵维度 [batch_size, num_point, 2
- 何恺明目前的学术成果是否够得上计算机视觉领域历史第一人？
2017 ICCV best student paper Focal Loss for Dense Object Detection 构建了一个One-Stage检测器RetinaNet，同时提出Focal Loss来处理One-Stage的类别不均衡问题，在目标检测任务上首次One-Stage检测器的速度和精度都优于Two-Stage检测器。
- 李jonassen 的想法: day 6:Lin, T. -Y. , Dollár, P. , Girshick, R . . .
Feature Pyramid Networks for Object Detection <br>day 7: Lin, T -Y , Goyal, P , Girshick, R , He, K , amp; Dollár, P (n d ) Focal Loss for Dense Object Detection <br>这几天摸项目代码去了，看过的论文补一补, 主要是项目的原因补了两篇detection的文章 - 知乎 李jonassen HUST CS
- 如何评价最新的anchor-free目标检测模型FCOS? - 知乎
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object De… 根据前面文章中对收集到的原始数据集进行数据增强，本文得到一个数量可观的高质量数据集。为了验证数据增强的对于算法模型的提升效果，实验设计了在YOLOv5s 中分别使用原始数据集和数据增强后数据集进行训练，实验
- 魔改一个loss 可以发啥水平的文章? - 知乎
Lin, Tsung-Yi, et al " Focal loss for dense object detection " Proceedings of the IEEE international conference on computer vision 2017 Deng, Jiankang, et al "Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition " Proceedings of the IEEE CVF conference on computer vision and pattern recognition 2019 Barron, Jonathan T
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