Retina-Net
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/17 07:31 UTC 版)
2018年に発表された検出モデル。検出タスクについては、検出対象となる前景よりもそれ以外の背景の出現頻度が非常に高いという特徴があり、それを解決するために、検出が難しい事例をより重視してモデルの最適化に反映するFocal lossと呼ばれる損失関数（英語版）を導入したことが特徴。モデルの構造は1ステージの検出器とFeature Pyramid Network(FPN)と呼ばれる物体検出で標準的に用いられる特徴抽出器を組み合わせたもので、開発者は従来の2ステージ系の検出器と同等の精度を達成したとしている。
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