目标检测的对象为一类应该用什么损失函数

目标检测的对象为一类时，可以使用以下损失函数：

1. 交叉熵损失函数（Cross-entropy loss）：常用于分类问题，用于度量预测类别与实际类别之间的差异。

2. 平均平方误差损失函数（Mean squared error loss）：常用于回归问题，用于度量预测值与实际值之间的差异。

3. 感知损失函数（Perceptual loss）：用于度量生成图像与真实图像之间的差异，可以结合卷积神经网络中的中间层特征进行计算。

4. IOU损失函数（Intersection over Union loss）：用于度量预测框与实际框之间的重叠度，可以作为目标检测问题中的损失函数。

其中，交叉熵损失函数和IOU损失函数常用于目标检测问题。