Focal Loss 도입 배경Focal Loss는 Object Detection 문제에서 자주 발생하는 Class Imbalance 문제를 해결하기 위해 RetinaNet 논문에서 제안된 손실 함수입니다.일반적인 one-stage detector에서는 전체 이미지에서 anchor box를 매우 촘촘하게 생성하는데, 이로 인해 거의 대부분의 anchor는 배경(background)에 해당하고 실제 객체(foreground)는 매우 드물게 됩니다.이 경우 기존의 Cross Entropy 손실함수는 쉽고 너무 많은 배경 anchor example에 지배당해, 학습이 어렵거나 비효율적으로 진행될 수 있습니다.이를 해결하기 위해 Focal Loss는 Cross Entropy에 modulating term을 추가하..