在深度学习领域中，目标检测是计算机视觉的一项重要任务。而RetinaNet作为近年来备受关注的目标检测模型之一，凭借其独特的特征融合机制和高效的性能表现脱颖而出🔥。今天，我们就来一起深入了解这篇开创性的论文吧！
RetinaNet的核心在于解决传统Faster R-CNN框架下存在的前景-背景类别不平衡问题。通过引入焦损函数（Focal Loss），该模型能够有效缓解训练过程中正负样本比例失衡带来的困扰，在保持较高召回率的同时显著提升准确率📈。此外，RetinaNet还结合了FPN（Feature Pyramid Network）结构，实现了多尺度特征的有效整合，使得模型具备更强的场景适应能力🌍。
无论是从理论分析还是实验结果来看，RetinaNet都展现出了卓越的表现力。它不仅为后续研究奠定了坚实基础，也为实际应用提供了更多可能性。如果你对目标检测感兴趣，不妨深入研读一下这篇经典之作！📚💻