交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

时间 2020-12-24

标签目标检测繁體版

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深度学习之损失函数小结在深度学习中，损失函数扮演着很重要的角色。通过最小化损失函数，使得模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。下面总结一下常用的损失函数：图像分类：交叉熵目标检测：Focal loss、L1/L2损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU、CIOU IOU Loss：考虑检测框和目标框重叠面积。 GIOU Loss：在IOU的

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1. 交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU
2. IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数
3. L1, L2以及smooth L1 loss
4. 损失函数 l1, l2, smooth l1
5. L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比
6. 损失函数之-----L1 loss和L2 loss -----用于回归任务
7. 目标检测回归损失函数归纳（Smooth -＞ IOU -＞ GIOU -＞ DIOU -＞ CIOU）
8. 目标检测回归损失函数1：L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比
9. 目标检测常用损失函数-类别损失+位置损失
10. 目标检测中的各种IoU Loss（IoU、GIoU、DIoU、CIoU）
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