retinanet详细介绍

RetinaNet是一种用于目标检测的神经网络模型，它由Facebook AI Research团队于2017年提出。RetinaNet主要解决了目标检测中存在的两个问题：1）正负样本不平衡问题；2）检测结果中小目标检测效果不佳问题。

RetinaNet采用了一种新颖的Focal Loss损失函数，该函数能够有效地缓解正负样本不平衡问题，使得在训练过程中容易忽略的负样本可以得到更多的关注。此外，RetinaNet还采用了一种特殊的金字塔特征网络结构，可以在不同尺度的特征层上进行目标检测，从而提高了对小目标的检测效果。

总的来说，RetinaNet是一种高效、准确的目标检测算法，已经在多个公开数据集上取得了优秀的检测性能。