目標檢測中分類loss的計算

突然有一天發現自己連loss怎麼算的都沒搞透徹，只知道是交叉熵損失，要麼Focal loss，可是具體計算的時候有有點問題，因爲目標檢測會分正/負樣本，而正負樣本里其實都包含每個類別的置信度，相當於二級分類？那這個損失該怎麼計算呢？ (1)Faster rcnn 的roi_cls_loss 就是第二階段多分類時候的loss計算 根據作者自己的博客 如上圖所示，0是背景類，也就是說正/負樣本的計算公

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