deformable detr loss
时间: 2025-07-02 16:11:32 浏览: 21
### Deformable DETR 模型中的损失函数
在Deformable DETR模型中,为了实现高效的目标检测任务,设计了一种特殊的多层感知机(MLP)用于预测目标框的位置以及类别得分。该模型采用一种综合性的损失函数来优化网络参数[^1]。
#### 损失函数组成部分
总体而言,总损失由分类损失、边界框回归损失两大部分构成:
- **分类损失**:对于每一个查询(query),通过交叉熵损失衡量其对应类别的预测概率分布与真实标签之间的差异。这有助于提高模型对不同物体类型的识别能力[^2]。
\[
L_{cls} = -\sum_i y_i \log(p_i)
\]
- **边界框回归损失**:针对匹配成功的预测框,利用广义IoU (GIoU)损失评估预测框和实际位置间的差距。这种设置不仅考虑了重叠区域的比例关系,还引入了额外的空间惩罚项以促进更精确的定位效果[^3]。
GIoU定义如下:
\[
GIoU = IoU - \frac{C-Area(B, B^{gt})}{Area(C)}
\]
其中\(B\)表示预测框,\(B^{gt}\)代表地面真值框,C则是最小闭包矩形。
此外,在训练过程中还会加入L1范数作为辅助约束条件之一,进一步提升坐标偏移量估计精度。
```python
def compute_loss(pred_logits, pred_boxes, targets):
# 计算分类损失
loss_ce = F.cross_entropy(pred_logits.transpose(1, 2), targets['labels'])
# 只计算正样本对应的bbox损失
idx = _get_src_permutation_idx(targets['indices'])
src_boxes = pred_boxes[idx]
target_boxes = torch.cat([t['boxes'][i] for t, (_, i) in zip(targets, indices)], dim=0)
# 计算GIoU损失
loss_giou = 1 - torch.diag(generalized_box_iou(
box_cxcywh_to_xyxy(src_boxes),
box_cxcywh_to_xyxy(target_boxes)))
# 计算L1损失
loss_bbox = F.l1_loss(src_boxes, target_boxes, reduction='none')
losses = {'loss_ce': loss_ce, 'loss_bbox': loss_bbox.sum() / num_boxes,
'loss_giou': loss_giou.sum() / num_boxes}
return losses
```
上述代码片段展示了如何基于PyTorch框架实现这一系列操作的具体细节[^4]。
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