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，即目标是否存在的概率损失，这里采用了加权的Focal Loss方法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距。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来计算偏移量的预测误差。

总结一下，Centernet的损失函数包括目标中心点预测的置信度损失（加权的Focal Loss）、目标宽和高预测结果的回归损失(L1 Loss)，以及目标中心点坐标偏移量Offset预测结果的回归损失(L1 Loss)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Tensorflow2.0—Centernet网络原理及代码解析（三）- 损失函数的构建](https://blog.csdn.net/weixin_42206075/article/details/114579410)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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