深度之眼CV项目班9期

FPN（Feature Pyramid Network）和RetinaNet都是用于目标检测的视觉模型，其中FPN为特征金字塔网络，RetinaNet则是基于FPN提出的一种新型检测架构。以下是对这两个模型的原理讲解： ### Feature Pyramid Network（FPN） 在传统的卷积神经网络（CNN）中，通过不同的卷积层得到了一系列不同尺寸的特征图。然而，这些特征图往往仅适用于特定大小的目标检测或分割任务，而不适用于其他任务。为了解决这个问题，FPN引入了特征金字塔网络的概念。 FPN的基本思路是利用多尺度特征图，以便在不同分辨率下检测大小不同的目标。FPN通过自上而下的处理路径和自下而上的反馈路径，从底层的高度尺度特征图开始，构建出逐渐降低分辨率并增加语义信息的特征金字塔。这些可变分辨率的特征图由一个横向连接的路径组成，该路径能够将高层和低层的特征连接起来形成多尺度的特征图。 通过将FPN与常用的目标检测算法（如Faster R-CNN，RetinaNet等）结合，可以有效地提高模型的检测性能。 ### RetinaNet RetinaNet是由FPN和Focal Loss（重点损失函数）构成的目标检测模型。FPN网络可以提供多尺度的特征，而Focal Loss的提出则能够解决针对长尾分布数据的目标检测问题。 RetinaNet使用了一个单独的“回归分支”和“分类分支”，以在多个尺度上检测目标，其中回归分支和分类分支皆以FPN作为特征提取器，得到了一系列特征金字塔。在RetinaNet中，分类分支使用Focal Loss来使模型关注错误分类样本的情况，这能够有效地解决数据集的长尾分布问题。 RetinaNet通过使用多尺度特征来检测目标，并通过Focal Loss损失函数提高检