| 摘 要： | 现代目标检测算法仍然存在由现有目标检测架构引起的正负样本不平衡和训练数据引起的难易样本不平衡。现有方法一般采用基于类别频率的重采样或基于类别预测概率的重新加权,虽然减轻了类别的不平衡问题,但是引入了新的超参数,为每个训练任务需要进行大量的手动调整超参数。为此在现有Focal Loss损失函数基础上提出了一个新的损失函数自适应聚焦损失（Adaptive Focal Loss）,使模型聚焦于对训练过程贡献更大的困难样本,并且可自适应地调整超参数。根据训练过程中每批图像标签中的正负样本数量计算出自适应的加权因子来实现对正负样本的动态平衡。根据训练过程中不同阶段各类真实标签的期望概率计算出自适应的调制因子来自适应地平衡难易样本。为验证方法的有效性,在PASCAL VOC2007测试数据集中平均精度均值达到80.75%,相比较于原算法提高了3.45个百分点。在PASCAL VOC2012测试数据集中平均精度均值达到77.17%,相比较于原算法提高了1.87个百分点。实验结果表明,把Adaptive Focal Loss作为网络的损失函数,相比于原始的Focal Loss损失函数检测精度有所提升,并具有较大的实用价值。
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