目标检测-Faster R-CNN和SSD的损失函数损失函数_confidence这个参数再faster rcnn和ssd中都是没有的。计算公式为:-优快云博客

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本文介绍了目标检测算法Faster R-CNN和SSD的匹配策略，包括先验框（Anchor）机制和匹配原则。讨论了损失函数的设计，将总体目标损失函数分为定位损失和置信度损失，并解释了为什么选择特定类型的损失函数。此外，还提及了SSD中采用的在线难例挖掘策略，以保持正负样本的平衡。

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目标检测-Faster R-CNN和SSD的损失函数

1 Matching strategy (匹配策略)：

我们要想让其预测类别和目标框信息，我们先要知道每个prior bbox和哪个目标对应，从而才能判断预测的是否准确，从而将训练进行下去。

与YOLOv1不同，Faster R-CNN和SSD均采用了先验框（Anchor)机制。先验框的介绍可以参考我的前一篇文章。

第一个原则：从ground truth box出发，寻找与每一个ground truth box有最大的jaccard overlap的prior bbox，这样就能保证每一个groundtruth box一定与一个prior bbox对应起来(jaccard overlap就是IOU，如图3-26所示，前面介绍过)。反之，若一个prior bbox没有与任何ground truth进行匹配，那么该prior bbox只能与背景匹配，就是负样本。
在这里插入图片描述
第二个原则：从prior bbox出发，对剩余的还没有配对的prior bbox与任意一个ground truth box尝试配对，只要两者之间的jaccard overlap大于阈值（一般是0.5），那么该prior bbox也与这个ground truth进行匹配。这意味着某个ground truth可能与多个Prior box匹配，这是可以的。但是反过来却不可以，因为一个prior bbox只能匹配一个ground truth࿰