PA-RetinaNet：融合路径增强的高效密集目标检测

"PA-RetinaNet: Path Augmented RetinaNet for Dense Object Detection，由谭光华、郭子军和肖懿共同研究，提出了一种结合两阶段和一阶段目标检测方法优点的新型密集目标检测器。" 在计算机视觉领域，目标检测是一项核心任务，其目标是识别和定位图像中的各个对象。传统的目标检测方法可以大致分为两类：两阶段方法和一阶段方法。两阶段方法如Faster R-CNN，先生成候选区域，然后对这些区域进行分类和精调，精度较高但计算复杂度大，运行速度相对较慢。一阶段方法如YOLO（You Only Look Once），直接预测边界框和类别，速度快但通常精度较低。 PA-RetinaNet是针对这两类方法的折衷方案，它引入了路径增强机制来提升一阶段方法的精度，同时保持高效性。该方法的核心是自下而上的路径增强模块，这一模块强化了特征提取的层次结构，使低层特征与高层特征之间信息传递更直接，有助于提高检测精度。通过这种方式，PA-RetinaNet能够捕捉到更丰富的上下文信息，有助于识别复杂场景中的密集目标。 另一个关键创新是类不平衡损失函数（Class-Imbalance Loss）。在目标检测中，不同类别的样本数量通常差异很大，这导致训练过程中容易偏向于多的类别，忽略少的类别。类不平衡损失函数通过为每个训练样本的损失分配与预测概率相关的权重，使得模型能更加关注那些难以正确检测的样本，从而改善了类不平衡问题，提高了检测的全面性和准确性。 PA-RetinaNet在MSCOCO数据集上的实验结果显示，相比于传统的两阶段方法，它在精度上提升了4.3%，同时速度接近当前最先进的一阶段方法。这一成果为密集目标检测提供了新的解决方案，对于提高实时应用中的目标检测性能具有重要意义。 关键词：目标检测，卷积神经网络，类别不平衡。分类号：TP391。