👁️​📦 Focal Loss for Dense Object Detection

En este paper de 2018, se introduce un término a la función de pérdida para mejorar la exactitud de modelos de detección one-stage. Esta nueva Focal Loss hace que la función de perdida disminuya para casos bien clasificados, haciendo que el modelo se enfoque en detectar los objetos más desafiantes. También introducen a un nuevo modelo de detección one-stage llamado RetinaNet, y logran así un modelo con la velocidad de los one-stage y la exactitud de los two-stage detectors.

👥 Integrantes:

• 👤 Samuel Traslaviña
• 👤 Paula Uzcátegui

📑 Material de apoyo:

• 📊 Diapositivas: Presentación
• 📜 Paper: Focal Loss for Dense Detection