💬 RetinaNet의 균형 Focal Loss로 클래스 불균형 해결

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💬 RetinaNet의 균형 - Focal Loss로 클래스 불균형 해결 2017년 페이스북 AI 리서치의 RetinaNet은 Focal Loss를 통해 one-stage 검출기의 고질적인 클래스 불균형 문제를 해결했습니다. 마침내 one-stage의 속도와 two-stage의 정확도를 동시에 달성하며 객체 검출의 새로운 균형점을 제시했습니다. 🌟 핵심 포인트

Focal Loss를 통한 클래스 불균형 해결 One-stage와 two-stage의 완벽한 균형 어려운 샘플에 집중하는 학습 전략 객체 검출 분야의 새로운 표준 확립

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