Facebook AI Research (FAIR) 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 sannolikhet för marksanning klass 0 1 2 3 4 5 förlust = 0 = 0,5 = 1 = 2 = 5 väl hemligstämplade exempel CE(pt) = − log(pt) FL(pt) = −(1 − pt) γ log(pt) Figur 1. Vi föreslår en ny förlust vi kallar Focal Loss som lägger till en faktor (1 - pt) γ till standardkorsettropikriteriet. Ställa in γ > 0 minskar den relativa förlusten för välklassificerade exempel (pt >.5), sätta mer fokus på hårda, felklassificerade exempel. Som våra experiment kommer att visa, möjliggör den föreslagna fokal förlust utbildning mycket noggranna täta objekt detektorer i närvaro av ett stort antal enkla bakgrund exempel. De högsta noggrannhet objekt detektorer hittills är baserade på en två-stegsinflygning populär av R-CNN, där en klassificering tillämpas på en gles uppsättning kandidat objekt platser. Däremot har enstegsdetektorer som appliceras över en regelbunden, tät provtagning av möjliga objektplatser potential att bli snabbare och enklare, men har följt noggrannheten hos tvåstegsdetektorer hittills. I detta dokument undersöker vi varför så är fallet. Vi upptäcker att den extrema förgrunds-bakgrundsklassobalansen under utbildningen av täta detektorer är den centrala orsaken. Vi föreslår att man tar itu med denna obalans genom att omforma den normala korsentropiförlusten så att den minskar den förlust som hänförs till välklassificerade exempel. Vår roman Focal Loss fokuserar träningen på en gles uppsättning hårda exempel och förhindrar det stora antalet enkla negativ från att överväldiga detektorn under träningen. För att utvärdera effektiviteten av vår förlust, vi utforma och träna en enkel tät detektor som vi kallar RetinaNet. Våra resultat visar att när RetinaNet tränas med fokal förlust, kan matcha hastigheten på tidigare en-stegs detektorer samtidigt överträffa noggrannheten hos alla befintliga state-of-the-art två-stegs detektorer. 50 100 150 200 250 inferenstid (ms) 28 30 32 34 36 38 COCO AP B C D E F G RetinaNet-50 RetinaNet-101 AP-tid [A] YOLOv2 † [26] 21.6 25 [B] SSD321 [21] 28.0 61 [C] DSSD321 [9] 28.0 85 [D] R-FCN ∂ [3] 29.9 85 [E] SSD513 [21] 31.2 125 [F] DSSD513 [9] 33,2 156 [G] FPN FFRN [19] 36,2 172 RetinaNet-50-500 32,5 73 RetinaNet-101-500 34,4 90 RetinaNet-101-800 37.8 198 † Inte plottad tid Figur 2. Varvtal (ms) jämfört med noggrannhet (AP) för COCO test-dev. Vår enkla enstegs-RetinaNet-detektor, som möjliggörs av fokalförlusten, överträffar alla tidigare enstegs- och tvåstegsdetektorer, inklusive det mest rapporterade systemet för snabbare R-CNN [27] från [19]. Vi visar varianter av RetinaNet med ResNet-50-FPN (blå cirklar) och ResNet-101-FPN (orange diamanter) på fem skalor (400-800 pixlar). Ignorera lågnoggrannheten regim (AP < 25), RetinaNet bildar en övre kuvert av alla aktuella detektorer, och en variant tränas för längre (inte visas) uppnår 39,1 AP. Närmare uppgifter ges i 5 §.
Lin m.fl. I REF föreslås fokal förlust för att ta itu med obalans i klassen genom att lägga till ett system med mjuk viktning som betonar svårare exempel.
Focal Loss for Dense Object Detection
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}