视觉检测中常用的损失函数有哪些

视觉检测中常用的损失函数主要包括以下几种：

1. 均方差损失（Mean Squared Error, MSE）：

公式：MSE = 1/n Σ(y-ŷ)²

原理：计算预测值与真实值之间的差距的平方的平均值，常用于回归任务。

2. 交叉熵损失（Cross Entropy Loss）：

公式：CE = -Σ(ylog(ŷ))

原理：衡量目标类别与预测类别之间的差异，用于多分类任务，通常与softmax激活函数一起使用。

3. IOU损失（Intersection over Union, IOU）：

公式：IOU = (A ∩ B) / (A ∪ B)

原理：计算预测框和真实框之间的交并比，特别用于目标检测任务。

在视觉检测中，可能还会用到其他损失函数，如L1范数损失（计算预测值和真实值之差的绝对值）、Focal loss（用于解决类别不平衡问题）、GIOU、DIOU、CIOU等，这些损失函数根据具体的检测任务和数据特性进行选择。

视觉检测中损失函数的选择取决于具体的任务需求和数据特性，不同的损失函数有其独特的优点和适用场景。