RetinaNet算法是如何进行目标检测的

RetinaNet算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它使用了一种新的损失函数，称为Focal Loss，来解决类别不平衡问题。该算法通过在不同尺度下进行特征提取和预测，结合Focal Loss来进行目标检测。具体来说，RetinaNet使用了一个特殊的网络结构，称为Feature Pyramid Network (FPN)，来提取不同尺度下的特征，然后使用一个分类网络和一个回归网络来预测每个位置的物体类别和边界框。通过使用Focal Loss，RetinaNet能够更好地处理类别不平衡问题，从而提高目标检测的准确率。