lightweight openpose的损失函数计算公式

Lightweight OpenPose使用的主要损失函数是基于人体关键点检测的交叉熵损失函数。具体地，对于每个关键点，我们计算它的坐标预测与真实坐标之间的欧几里得距离。然后，将这些距离视为分类问题中的不同类别，使用交叉熵损失函数来计算预测和真实标签之间的差异。

损失函数的计算公式如下：
$$
L = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{K} w_{i,j} [y_{i,j}log(p_{i,j})+(1-y_{i,j})log(1-p_{i,j})]
$$

其中，$N$是训练集中的样本数量，$K$是关键点的数量，$w_{i,j}$是第$i$个样本中第$j$个关键点的权重，$y_{i,j}$是第$i$个样本中第$j$个关键点的真实标签（0或1），$p_{i,j}$是第$i$个样本中第$j$个关键点的预测概率。

在Lightweight OpenPose中，还使用了一个额外的损失函数，称为PAF损失函数，用于学习人体部位之间的关联关系。具体实现细节可以参考官方论文和代码。