RetinaNet是一种单阶段目标检测模型，由Facebook AI Research在2017年提出。它通过引入Focal Loss来解决训练过程中类别不平衡的问题。RetinaNet的核心结构包括一个骨干网络（backbone）和两个任务特定的子网络。骨干网络负责计算输入图像的特征图，而两个子网络分别负责物体分类和边界框回归。
RetinaNet的骨干网络通常基于ResNet（残差神经网络），并在其基础上构建了特征金字塔网络（FPN）。FPN能够生成多尺度的特征图，从而使得模型能够更好地处理不同大小的目标。RetinaNet的两个子网络共享这些特征图，并通过卷积操作进行分类和边界框回归。
RetinaNet的一个显著特点是其结构清晰、可扩展性强，并且在检测准确率上表现出色，因此成为了很多目标检测算法的baseline。此外，RetinaNet在处理小目标检测时表现优异，通过引入Focal Loss解决了传统方法在处理类别不平衡时的难题。
RetinaNet通过结合Focal Loss、FPN和多任务学习，提供了一种高效且准确的目标检测解决方案
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