深度学习之目标检测(五)── 🕵️‍♂️.RetinaNet网络结构详解🔍

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深度学习领域中，目标检测算法可谓百花齐放，但要论及精度与速度的完美平衡，RetinaNet当之无二。今天，我们就一起揭开它的神秘面纱，探索它背后的奥秘吧！🚀

首先，让我们从基础说起，RetinaNet是由FAIR提出的，旨在解决目标检测中的尺度变化问题。它的核心在于一种叫做FPN（Feature Pyramid Network）的架构，能够有效提取不同尺度的信息。🔍

接下来，我们来看看RetinaNet的骨干网络，通常使用的是ResNet。通过引入FPN，我们可以得到一个多层次的特征图，这为后续的目标检测提供了丰富的信息来源。🔎

最后，别忘了RetinaNet还特别设计了一个损失函数，叫做Focal Loss，用以解决正负样本不平衡的问题。💪

通过上述介绍，希望你对RetinaNet有了更深入的理解，也期待你在实际应用中能发挥出它的强大能力！🌟

深度学习 目标检测 RetinaNet

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