yolox-s的总损失由哪些损失组成，这些损失分别用了什么损失函数

YOLOX-S的总损失包括三个部分：目标检测损失、分类损失和回归损失。

目标检测损失采用的是GIoU损失函数，用于衡量预测框和真实框之间的距离。GIoU损失函数可以更好地处理边界框之间的重叠和不对齐的情况，相较于IoU损失函数具有更好的性能。

分类损失采用的是Focal Loss，用于解决正负样本不平衡的问题。Focal Loss通过加权正负样本的损失，使得模型更加关注难以分类的样本，从而提高准确率。

回归损失采用的是L1损失函数，用于衡量预测框和真实框之间的距离。L1损失函数相比于L2损失函数更加鲁棒，能够更好地处理异常值。

因此，YOLOX-S的总损失即为这三个损失函数的加权和，权重分别为1、0.1、1。其中，目标检测损失和回归损失对于物体检测任务至关重要，分类损失的作用相对较小。