Introduction
此篇论文获得了ICCV最佳学生论文奖，指导人是FAIR的He Kaiming大神：
众所周知，detector主要分为以下两大门派：
这种鱼(speed)与熊掌(accuracy)不可兼得的局面一直成为Detection的瓶颈。
究其原因，就是因为one-stage受制于万恶的 “类别不平衡” 。
1 什么是“类别不平衡”呢？
详细来说，检测算法在早期会生成一大波的bbox。而一幅常规的图片中，顶多就那么几个object。这意味着，绝大多数的bbox属于background。
2 “类别不平衡”又如何会导致检测精度低呢？
因为bbox数量爆炸。
正是因为bbox中属于background的bbox太多了，所以如果分类器无脑地把所有bbox统一归类为background，accuracy也可以刷得很高。于是乎，分类器的训练就失败了。分类器训练失败，检测精度自然就低了。
3 那为什么two-stage系就可以避免这个问题呢？
因为two-stage系有RPN罩着。
第一个stage的RPN会对anchor进行简单的二分类（只是简单地区分是前景还是背景，并不区别究竟属于哪个细类）。经过该轮初筛，属于background的bbox被大幅砍削。虽然其数量依然远大于前景类bbox，但是至少数量差距已经不像最初生成的anchor那样夸张了。就等于是 从 “类别 极 不平衡” 变成了 “类别 较 不平衡” 。
不过，其实two-stage系的detector也不能完全避免这个问题，只能说是在很大程度上减轻了“类别不平衡”对检测精度所造成的影响。
接着到了第二个stage时，分类器登场，在初筛过后的bbox上进行难度小得多的第二波分类(这次是细分类)。这样一来，分类器得到了较好的训练，最终的检测精度自然就高啦。但是经过这么两个stage一倒腾，操作复杂，检测速度就被严重拖慢了。
4 那为什么one-stage系无法避免该问题呢？
因为one stage系的detector直接在首波生成的“类别极不平衡”的bbox中就进行难度极大的细分类，意图直接输出bbox和标签（分类结果）。而原有交叉熵损失(CE)作为分类任务的损失函数，无法抗衡“类别极不平衡”，容易导致分类器训练失败。因此，one-stage detector虽然保住了检测速度，却丧失了检测精度。
这个时候，He Kaiming带着他的《Focal Loss》出现了。
该篇文章指出，“类别不平衡”是one-stage detector在精度上逊于two-stage detector的病结所在。
那么，只要通过将原先训练 回归任务 惯用的 交叉熵误差
改为 FL (focal loss) 即可。
也就是说，一旦乘上了该权重，量大的类别所贡献的loss被大幅砍削，量少的类别所贡献的loss几乎没有多少降低。虽然整体的loss总量减少了，但是训练过程中量少的类别拥有了更大的话语权，更加被model所关心了。
为此，FAIR还专门写了一个简单的one-stage detector来验证focal loss的强大。并将该网络结构起名RetinaNet：
文章也对于 γ 的取值做了一番实验：
在实验中，发现 γ=2，α=0.25 的取值组合效果最好。
Innovation
Note：
[1] Focal Loss for Dense Object Detection
[2] 度学习: 分类 目标函数 (交叉熵误差(CE) -> 焦点误差(FL))