RETINANET模型结构

RetinaNet是一种用于目标检测的深度学习模型，它是由Facebook AI Research团队提出的。RetinaNet的结构主要包含一个骨干网络和两个分支网络。

骨干网络通常使用ResNet等常见的卷积神经网络，用于提取输入图像的特征。这些特征将被送入两个分支网络，分别用于对物体进行分类和定位。

第一个分支网络是分类分支，它使用一个简单的卷积神经网络来识别图像中是否存在目标物体。这个分类网络输出一个分类得分，用于判断当前区域是否包含目标。如果包含目标，则将其送到第二个分支网络。

第二个分支网络是回归分支，它使用另一个卷积神经网络来精确定位目标物体的位置。这个网络输出四个坐标，分别代表目标物体的左上角和右下角的位置。

整个模型的训练目标是最小化分类误差和定位误差的加权和。RetinaNet的一个关键创新是使用了Focal Loss，这是一种针对不平衡数据集的损失函数，可以帮助模型更好地处理正负样本不均衡的情况。