Simone如何评价Kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection？
的有关信息介绍如下：
楼上大神们都说得很有道理。 其实对于one-stage 和 two-stage detector 孰优孰劣之争， 很多时候两种方法的起点并不一样... 这篇文章确实是说明sample reweighting 对性能提升很大，但是并不代表two-stage的方法不如one-stage。
如果样本和model之间做好Registration(Alignment)， 那么识别分类的工作就会容易很多。 two-stage 的方法更容易做Alignment； one-stage方法只能指望receptive field去处理Alignment。 我还是倾向于 two-stage 的方法会更好， 如果训练得好的话。
所以还是比较期待faster rcnn用这个方法去训练RPN的结果。
