在这篇文章中我们将使用RetinaNet实现一个口罩检测器来帮助我们应对这场持续的传染病，例如可以使用口罩检测器来实现一个人工智能的解决方案，在门禁上只对戴着口罩和手套的人敞开大门。
随着无人机成本随着时间的推移而降低，我们看到空中数据的生成出现了一个大的峰值，因此你可以使用这个RetinaNet模型在航空图像甚至卫星图像中检测不同的对象，如汽车(自行车、汽车等)或行人，以解决不同的业务问题。
检测则关注特定的物体目标，要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息（classification + localization）。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置（常用矩形检测框的坐标表示）。 关于目标检测的详细理解请看这篇blog 相关视频教程：bibili
传统方法RetinaNet是一种很好的单目标检测模型，已被证明能很好地处理密集和小尺度的物体，由于这个优势，它已经成为一个流行的目标检测模型。
RetinaNet是由Facebook人工智能研究所（Facebook-AI-Research）引入的，旨在解决密集检测问题。在处理极端前景-背景类时，需要弥补YOLO和SSD等单步目标检测器的不平衡和不一致。
参照：bilibili
作者给的代码有问题， 一些简单的bug已经解决。但是具体模型训练速度太慢了， 估计是哪里有问题，毕竟才800多个数据。 妈的，不搞了。 把连接粘贴出来大家有能力的复现一下吧。 中文翻译版 原文
作者给的代码有问题， 一些简单的bug已经解决。但是具体模型训练速度太慢了， 估计是哪里有问题，毕竟才800多个数据。 妈的，不搞了。 把连接粘贴出来大家有能力的复现一下吧。 中文翻译版 原文
