¿Qué es el objetivo en la tarea de detección y cómo se forma la función de pérdida?

En la tarea de detección de objetos, el objetivo (meta) es la información sobre la posición y la clase de los objetos en la imagen. Normalmente, esto es un conjunto de anotaciones que incluyen:

• Coordenadas de las cajas delimitadoras (bounding boxes), por ejemplo, en formato (x, y, ancho, altura) o (x_min, y_min, x_max, y_max).
• Clases de objetos correspondientes a cada caja.

La función de pérdida en detección generalmente combina varios componentes:

1. Pérdida de localización — mide el error en la predicción de las coordenadas de las cajas (por ejemplo, pérdida Smooth L1).
2. Pérdida de clasificación — evalúa la precisión en la predicción de la clase del objeto (por ejemplo, entropía cruzada).
3. A veces se añaden componentes adicionales, como para evaluar la confianza (confidence loss).

La función de pérdida total es una suma ponderada de estos componentes, que se optimiza durante el entrenamiento del modelo para que prediga mejor tanto la posición como la clase de los objetos.