小镇的夕阳何恺明Focal Loss改进版！GFocal Loss：良心技术，无cost涨点( 四 )
第二个彩蛋是分布式表示的一些有趣的观察 。
我们发现有一些分布式表示学到了多个峰 ， 比如伞这个物体 ， 它的伞柄被椅子严重遮挡 。
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如果我们不看伞柄 ， 那么可以按照白色框（gt）来定位伞 ， 但如果我们算上伞柄 ， 我们又可以用绿色框（预测）来定位伞 。
在分布上 ， 它也的确呈现一个双峰的模式（bottom） ， 它的两个峰的概率会集中在底部的绿线和白线的两个位置 。 这个观察还是相当有趣的 。
这可能带来一个妙用 ， 就是我们可以通过分布shape的情况去找哪些图片可能有界定很模糊的边界 ， 从而再进行一些标注的refine或一致性的检查等等 。 颇有一种Learn From Data ， 再反哺Data的感觉 。
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3 杂谈
最后谈谈检测这块的两个可能的大趋势 。
太明显了 ， 一个是kaiming引领的unsupervised learning ， 妥妥撸起袖子干一个检测友好的unsupervised pretrain model especially for object detection；
还有一个是FAIR最近火爆的DETR 。
其实去掉NMS这个事情今年也一直在弄 ， 搞的思路一直不太对 ， 也没搞出啥名堂 。
还是DETR花500个epoch引领了一下这个潮流 ， 指了个门道 ， 当然方向有了 ， 具体走成啥样 ， 还是八仙过海 ， 各显神通啦~
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