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文档摘要

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RetinaNet算法实现规程

一、RetinaNet算法概述

RetinaNet是一种基于深度学习的目标检测算法，通过引入FocalLoss解决了单阶段检测器中正负样本不平衡的问题，实现了高精度、高效率的目标检测。该算法采用FocalLoss替代传统的交叉熵损失函数，并使用Anchor-Free机制进行边界框回归，显著提升了检测性能。

二、RetinaNet算法实现步骤

（一）数据准备

1.数据集格式：支持标准格式如PASCALVOC或COCO，需包含图像文件及标注文件。

2.数据增强：采用随机裁剪、翻转、色彩抖动等方法提升模型鲁棒性。

3.标注处理：将目标框转换为锚框（Anch