有人可以给我解释一下 Multibox 损失函数吗？

Question

我找到了一些SSD Multibox-loss函数的表达式如下：

multibox_loss = confidence_loss + alpha * location_loss

谁能解释一下这些术语的解释是什么？

Answer 1

SSD Multibox（Single Shot Multibox Detector 的缩写）是一种神经网络，可以在单次前向传递中检测和定位图像中的对象。该网络在图像数据集上以监督方式进行训练，其中为每个感兴趣的对象提供了边界框和 class 标签。损失项

multibox_loss = confidence_loss + alpha * location_loss

由两部分组成：

置信度损失 是class化检测对象的分类交叉熵损失。该术语的目的是确保为每个检测到的对象分配正确的标签。

Location loss是对检测到的边界框的参数（宽度，高度和角偏移）的回归损失（平滑L1或L2损失）。该术语的目的是确保为检测到的对象识别图像的正确区域。 alpha 项是用于缩放位置损失的超参数。

损失的精确公式在 SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文的等式 1 中给出。