【摘 要】
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在计算机视觉领域,目标检测一直是一个基础而又重要的方向。近年来,伴随着深度学习理论的发展和计算机硬件的进步,基于深度学习的目标检测算法引起了广泛的关注,并在自动驾驶、医疗、智能安防等领域发挥了重要作用。目标检测由目标定位和目标识别两个任务组成。训练过程中,通常采用交叉熵作为分类损失函数,采用n范数（n=1,2）形式作为定位损失函数。当前目标检测模型,大部分算法都是基于锚的,锚框会均匀密布地设置在图
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在计算机视觉领域,目标检测一直是一个基础而又重要的方向。近年来,伴随着深度学习理论的发展和计算机硬件的进步,基于深度学习的目标检测算法引起了广泛的关注,并在自动驾驶、医疗、智能安防等领域发挥了重要作用。目标检测由目标定位和目标识别两个任务组成。训练过程中,通常采用交叉熵作为分类损失函数,采用n范数（n=1,2）形式作为定位损失函数。当前目标检测模型,大部分算法都是基于锚的,锚框会均匀密布地设置在图像上,由此带来了巨大的正负样本不平衡问题。L1和L2作为定位损失函数的不稳定性也凸显出来。Fast R-CNN提出了一种新型定位损失函数Smooth L1,巧妙地化解了L1和L2带来的问题。但是,针对反向传播中离散点和非离散点梯度分布不平衡问题并没有得到很好的解决。本文提出一种基于Smooth L1改进的新型边框回归损失函数,在不改变离散点梯度的前提下,自适应地增大定位损失函数中非离散点的梯度,缓解了反向传播中对离散点和非离散点的梯度分布不平衡问题。在PASCAL VOC2007数据集上的实验表明,在不改变模型结构和推算速度的情况下,改进后的Smooth L1具有更高的精度表现。
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