centernet损失函数

Centernet的损失函数由三部分组成。首先是目标中心点预测的置信度损失，使用加权的Focal Loss来处理正负样本不均衡的问题。其次是目标宽和高预测结果的回归损失，使用L1 Loss来计算预测结果与真实值之间的差异。最后是目标中心点坐标偏移量Offset预测结果的回归损失，同样使用L1 Loss来计算预测结果与真实值之间的差异。\[1\]

与CornerNet类似，CenterNet在positive的周围也划定了一个范围，在范围内的预测结果虽然不够完美，但也已经很准确了。因此，CenterNet对负样本的损失进行加权处理，使得这部分结果产生的损失较小。这样可以进一步消除正负样本不均衡的问题。\[2\]

相比于依靠大量anchor的检测网络，CenterNet是一种anchor-free的目标检测网络。它将目标看作一个点，一个目标由一个特征点确定。Centernet将输入的图片划分成若干个区域，每个区域存在一个特征点。Centernet网络的预测结果会判断这个特征是否由对应的物体，以及物体的种类和置信度。同时，它还会对特征点进行调整获得物体的中心坐标，并回归出物体的宽高。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Anchor-Free系列之CenterNet：Objects as Points](https://blog.csdn.net/cxx654/article/details/124241513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Centernet算法](https://blog.csdn.net/wanchengkai/article/details/128707828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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