🔥目标检测之RetinaNet 📈👀
发布时间：2025-03-08 09:33:35来源：
在深度学习领域，目标检测是一个非常重要的研究方向，它能够帮助机器理解图像中的物体，并准确定位它们的位置。而在众多的目标检测算法中，RetinaNet因其卓越的性能而备受瞩目。🚀
RetinaNet最突出的特点是其采用了焦损失（Focal Loss）策略，解决了正负样本不平衡的问题。这样一来，模型能够更加关注那些难以识别的小目标，大大提高了检测精度。🎯
此外，RetinaNet还引入了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN），使得模型能够在不同的尺度上进行有效检测。这不仅增强了模型对不同大小物体的适应性，同时也提升了整体的检测效率。🖼️
总之，RetinaNet凭借其创新的设计，在目标检测任务中展现出了强大的能力，成为了当前研究和应用中的一个热门选择。💪
深度学习 目标检测 RetinaNet
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