mmdetection中的loss

mmdetection中的loss包括Focal Loss、Bbox Loss、Objectness Loss和L1 Loss。其中，Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，它在计算交叉熵损失时引入了一个可调参数，用于调整易分类样本和难分类样本的权重。 Bbox Loss用于计算目标框的回归损失，它衡量了预测框与真实框之间的差异。 Objectness Loss用于计算目标的存在性损失，它帮助模型判断物体是否存在于图像中。 L1 Loss用于计算预测框的平滑L1损失，它有助于减小预测框的偏差。 这些loss函数的具体实现和参数设置可以在代码中找到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【MMDet Note】MMDetection中Loss之FocalLoss代码理解与解读](https://blog.csdn.net/weixin_47691066/article/details/126300413)[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* *3* [【mmdetection系列】mmdetection之loss讲解](https://blog.csdn.net/qq_35975447/article/details/128270128)[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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