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。