目标检测中常用的损失函数包括:
1. 感知损失(Perceptual Loss):通过比较网络输出与真实目标之间的特征差异来计算损失。这种方法一般用于图像风格转换等任务中。
2. IOU Loss:IOU(Intersection over Union)是衡量检测框预测结果与真实目标之间重叠程度的指标。IOU Loss根据预测框和真实框的IOU值计算损失,鼓励模型预测出与真实目标的重叠部分更大的检测框。
3. Smooth L1 Loss:Smooth L1 Loss是一种回归损失函数,适用于目标检测中对bounding box的回归问题。与传统的Mean Squared Error(MSE)相比,Smooth L1 Loss具有更平滑的损失曲线,能够更好地应对异常值的影响。
4. Focal Loss:Focal Loss专门针对object detection任务中正负样本极度不均衡的问题,通过加权损失函数的方式鼓励模型更加关注难以识别的正样本。
5. Cross Entropy Loss:Cross Entropy Loss是分类任务中常用的损失函数之一,也可以用于目标检测中。它根据预测框和真实框之间的类别信息计算损失,鼓励模型输出与真实目标相同的类别概率分布。