mmdetection损失函数
mmdetection中可用的损失函数包括以下几种：
1. SmoothL1Loss：平滑L1损失。适用于边界框坐标回归任务。
2. CrossEntropyLoss：交叉熵损失。适用于分类任务。
3. FocalLoss：聚焦损失。通过降低易分类的样本的权重，来解决类别不平衡问题。
4. IoULoss：IoU损失。适用于边界框的目标检测任务。正则化损失函数
5. DiceLoss：Dice系数损失。同样适用于目标检测任务。
6. GHMLoss：渐进式难例挖掘损失。通过对难例进行加权，来提高整个网络在难例上的泛化能力。
7. GIoULoss：改进的IoU损失。对代价昂贵的难以回归到目标的边界框进行了改进。
8. SigmoidFocalLoss：带有Sigmoid激活函数的聚焦损失。同样适用于类别不平衡问题。
这些损失函数可以在config文件中进行配置。不同的任务需要选择不同的损失函数进行训练。

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