RetinaNet ist ein einstufiger Objektdetektor, der sich durch seine hohe Genauigkeit und Geschwindigkeit auszeichnet. Im Gegensatz zu anderen einstufigen Detektoren wie YOLO und SSD, die entweder Geschwindigkeit oder Genauigkeit priorisieren, bietet RetinaNet eine einzigartige Balance zwischen beiden.
Einstufige Detektoren leiden unter dem Problem der Klassenungleichheit, da die Zahl der negativen Beispiele (Hintergrund) die Zahl der positiven Beispiele (Objekte) bei weitem übersteigt. Dies führt dazu, dass das Modell sich auf die leicht klassifizierten Beispiele konzentriert und die schwierigen Beispiele vernachlässigt.
Um dieses Problem zu lösen, wurde der Focal Loss entwickelt. Der Focal Loss ist eine Modifikation des standardmäßigen Cross-Entropy-Verlusts, der die Verlustwerte für leicht klassifizierte Beispiele reduziert und die Verlustwerte für schwierige Beispiele erhöht. Dies ermöglicht es dem Modell, sich auf die schwierigen Beispiele zu konzentrieren und die Genauigkeit zu verbessern.
RetinaNet verwendet ein Feature Pyramid Network (FPN) als Rückgrat-Architektur. Ein FPN ermöglicht es dem Modell, Objekte auf verschiedenen Skalen effektiv zu erkennen.
Die Architektur von RetinaNet besteht aus drei Hauptkomponenten:
RetinaNet bietet eine einzigartige Balance zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit, was es zu einem geeigneten Modell für Echtzeit-Anwendungen macht. Es überwindet die Limitationen einstufiger Detektoren und erreicht eine höhere Genauigkeit als zweistufige Detektoren wie R-CNN.
RetinaNet kann in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, wie z.B.:
RetinaNet ist ein leistungsfähiger einstufiger Objektdetektor, der sich durch seine hohe Genauigkeit und Geschwindigkeit auszeichnet. Durch die Verwendung von Focal Loss und einem Feature Pyramid Network kann es die Limitationen einstufiger Detektoren überwinden und eine höhere Genauigkeit erreichen.
* KI-Zusammenfassungen können Fehler enthalten. Alle Angaben ohne Gewähr.