🎯目标检测复习之Loss Functions 总结 📊
发布时间：2025-04-07 15:41:01来源：
在目标检测领域，损失函数（Loss Functions）是模型训练的核心部分之一。它决定了模型如何优化参数以提高预测准确性。常见的损失函数包括分类损失和定位损失两大类。交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）常用于分类任务，而均方误差（Mean Squared Error, MSE）或Smooth L1 Loss则更多地应用于边界框回归。
IoU（Intersection over Union）相关损失函数如GIoU、DIoU和CIoU，近年来受到广泛关注，它们能更有效地衡量预测框与真实框之间的重叠程度，从而改善定位精度。此外，在多标签场景下，还需考虑类别不平衡问题，Focal Loss应运而生，通过动态调整权重来缓解这一挑战。
理解并合理选择适合当前任务需求的损失函数组合，对于构建高效稳定的检测系统至关重要！💪📚 深度学习 目标检测 LossFunctions
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