Was ist das Ziel bei der Detektionsaufgabe und wie wird die Verlustfunktion gebildet?

Bei der Objekterkennung besteht das Ziel (Target) darin, Informationen über die Position und die Klasse der Objekte im Bild zu erfassen. Dies ist in der Regel ein Satz von Anmerkungen, die umfassen:

• Koordinaten der Begrenzungsrahmen (bounding boxes), z.B. im Format (x, y, Breite, Höhe) oder (x_min, y_min, x_max, y_max).
• Objektklassen, die jedem Rahmen entsprechen.

Die Verlustfunktion bei der Erkennung kombiniert in der Regel mehrere Komponenten:

1. Lokalisationverlust — misst den Fehler bei der Vorhersage der Koordinaten der Rahmen (z.B. Smooth L1 Loss).
2. Klassifikationsverlust — bewertet die Genauigkeit der Vorhersage der Objektklasse (z.B. Kreuzentropie).
3. Manchmal werden zusätzliche Komponenten hinzugefügt, z.B. zur Bewertung des Vertrauens (confidence loss).

Die Gesamtkverlustfunktion ist eine gewichtete Summe dieser Komponenten, die während des Trainings des Modells optimiert wird, um sowohl die Position als auch die Klasse der Objekte besser vorherzusagen.