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介绍 在计算机视觉领域，目标检测是一项基础任务，使机器能够识别和定位图像或视频帧中的对象。这种能力在各个领域都有深远的影响，从自动驾驶车辆和机器人技术到医疗保健和监控应用。RetinaNet，作为一种开创性的目标检测框架，已经成为解决在复杂场景中检测各种大小的对象时准确性和效率方面挑战的显著解决方案。 目标检测：一个基础挑战 目标检测涉及在图像中识别多个对象，同时提供有关它们的空间位置和类别标签的信息。传统方法采用了滑动窗口方法、区域建议网络和特征工程等技术的组合来实现这一目标。然而，这些方法通常难以处理尺度变化、重叠对象和计算效率等问题。 介绍RetinaNet 由Tsung-Yi Lin、Priya Goyal、Ross Girshick、Kaiming He和Piotr Dollar在论文“Focal Loss for Dense Object Detection”中提出的RetinaNet为先前目标检测模型的缺陷提供
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