Care este scopul în sarcina de detectare și cum se formează funcția de pierdere?

În sarcina de detectare a obiectelor, scopul (ținta) este informația despre poziția și clasa obiectelor din imagine. De obicei, acesta este un set de adnotări care includ:

• Coordonatele cutiilor de delimitare (bounding boxes), de exemplu, în formatul (x, y, lățime, înălțime) sau (x_min, y_min, x_max, y_max).
• Clasele obiectelor corespunzătoare fiecărei cutii.

Funcția de pierdere în detectare combină de obicei mai multe componente:

1. Pierdere de localizare — măsoară eroarea în predicția coordonatelor cutiilor (de exemplu, pierdere Smooth L1).
2. Pierdere de clasificare — evaluează corectitudinea predicției clasei obiectului (de exemplu, entropie încrucișată).
3. Uneori, se adaugă componente suplimentare, cum ar fi pentru evaluarea încrederii (confidence loss).

Funcția totală de pierdere este o sumă ponderată a acestor componente, care este optimizată în timpul antrenamentului modelului pentru a prezice mai bine atât poziția, cât și clasa obiectelor.