什麼是Retinanet目標檢測算法
Retinanet是在何凱明大神提出Focal loss同時提出的一種新的目標檢測方案，來驗證Focal Loss的有效性。
One-Stage目標檢測方法常常使用先驗框提高預測性能，一張圖像可能生成成千上萬的候選框，但是其中只有很少一部分是包含目標的的，有目標的就是正樣本，沒有目標的就是負樣本。這種情況造成了One-Stage目標檢測方法的正負樣本不平衡，也使得One-Stage目標檢測方法的檢測效果比不上Two-Stage目標檢測方法。
Focal Loss是一種新的用於平衡One-Stage目標檢測方法正負樣本的Loss方案。
Retinane的結構非常簡單，但是其存在非常多的先驗框，以輸入600x600x3的圖片爲例，就存在着67995個先驗框，這些先驗框裏面大多包含的是背景，存在非常多的負樣本。以Focal Loss訓練的Retinanet可以有效的平衡正負樣本，實現有效的訓練。
