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目前精度高的检测器都是基于two-stage，proposal-driven机制，第一阶段生成稀疏的候选对象位置集，第二阶段使用CNN进一步将每个候选位置分为前景或者背景以及确定其类别； 提出一个one-stage检测器可以匹配two-stage检测器在COCO上AP，例如FPN、MaskR-CNN，为了到达这一结果针对训练过程中类别不平衡这个阻碍问题，设计出一个新的loss，focalloss； R-CNN类检测器可以通过two-stage级联和启发式采用来解决classimbalance问题，proposalstage包括：SelectiveSearch、EdgeBoxes、