Focal Loss class imbalance in a one-stage detector inefficient training 대부분의 location이 easy negatives이고 이들은 학습에 어떠한 유용한 정보도 주지 않음. Loss overwhelmed Easy Negatives가 loss의 대부분을 차지하기 때문에 loss가 실질적으로 hard example을 제대로 반영할 수 없게 됨. 이전까지의 연구에서 이를 어떻게 해결해왔는가? Hard Negative mining! Ex) Boosting Classifier에서 hard example을 보다 잘 학습하기 위해 sampling을 더 많이 시키는 형태(sampling weight 부과)로 학습을 시킴. (명시적으로 hard example을..
