目标检测常用损失函数

学习目标检测的同学一定对损失函数非常头疼。在求分类时会遇到0-1损失，交叉熵损失，在求回归框的时候需要用到L1损失、L2损失以及各种IoU损失。而我们本身又不是很了解这些损失函数，网上的教程大多是走数学推理的路子，让人费解。这篇文章就带大家从原理层及应用层一起深入了解一下目标检测中的各类损失函数。

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损失函数就是一个评价神经网络的老师。在训练过程，是将神经网络的预测值和真实值做比较。当预测值和真实值较大时，损失较大，当预测值和真实值较小时，损失较小。为什么要对同一个问题设计各种形式的损失？需要在不断的实验中找到更加专业的老师（更好的评价指标），这样神经网络才能在学习过程中拥有更高的效率。

• 损失一：IoU损失。
  • 计算分为两步
    • 第一步：计算IoU：A为预测框，B为真实框

      

    • 第二步：计