对于目前深度学习主流任务学习，loss的设置至关重要。下面就不同任务的loss设置进行如下总结：

（1）目标检测

2D/3D目标检测中的 Loss（损失函数）是训练模型时优化目标的核心，通常包括位置、类别、尺寸、方向等多个方面。以下是目前 常见的 2D 和 3D 目标检测 Loss 分类与总结：

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🔷 一、2D 目标检测常见 Loss

2D 目标检测常见于图像（如 COCO、VOC），其 Loss 主要分为以下三类：

1. 分类损失（Classification Loss）

• Cross Entropy Loss：最常用，如 Faster R-CNN、YOLOv3。

• Focal Loss：用于处理前景/背景不均衡，如 RetinaNet。

  

2. 边界框回归损失（Bounding Box Regression Loss）

• Smooth L1 Loss / Huber Loss：常用于 R-CNN 系列。

• IoU Loss：直接优化 IoU，稳定性更好。

• GIoU / DIoU / CIoU Loss（用于 YOLOv4/v5 等）：

  • GIoU: Generalized IoU，考虑重叠与包围。

  • DIoU: Distance IoU，考虑中心距离。

  • CIoU: Complete IoU，综合中心、面积和长宽比。

3. 辅助任务损失

• Objectness Loss：YOLO 系列判断该区域是否有目标。

• Center-ness Loss：FCOS 中判断中心点可信度。

• Heatmap Loss（如 CornerNet, CenterNet）：

  • 用高斯热图回归目标中心点，常用 MSE 或 focal loss。

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🔷 二、3D 目标检测常见 Loss

3D 检测用于点云（如 KITTI、nuScenes、Waymo），损失函数更加复杂，涵盖了空间维度、方向等：

1. 分类损失

• 同 2D 检测，使用 CrossEntropy/Focal Loss。

• 在 anchor-based 方法中用于前背景分类。

2. 3D 边界框回归损失

• 通常为多项组合，包括中心位置、大小、方向等：

➤ 位置损失：

• L1 / Smooth L1：对中心点 (x,y,z)(x, y, z)。

• Center Distance Loss：点云中心与GT中心的距离。

➤ 尺寸损失：

• 对 w,h,lw, h, l 使用 L1/Smooth L1。

➤ 朝向损失（方向角）：

• 角度回归 loss：L1 / Smooth L1。

• 角度分类 loss：方向离散为多个 bin，使用分类损失。

• Sin-Cos 回归 loss：使用 sin⁡(θ),cos⁡(θ)\sin(\theta), \cos(\theta) 规避周期性问题。

3. IoU类损失

• 3D IoU Loss（较难优化但直观）：如 PointRCNN。

• BEV IoU Loss（Bird's Eye View）：简化空间问题。

4. 关键点 / 热力图损失

• Heatmap Loss（如 CenterPoint, PV-RCNN）用于预测中心点。

  • 通常为 Gaussian Focal Loss。

• Offset Loss：预测热图中心点到真实中心点的偏移量。

5. 方向不变性损失

• Corner Loss（如 Frustum-PointNet）：

  • 通过角点预测反推旋转和平移，更鲁棒。

• Chamfer Distance（点云匹配）：在 PointNet++ 等方法中。

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🔷 三、检测 Loss 组合示意

模型	分类 Loss	回归 Loss	特殊项
Faster R-CNN	Cross Entropy	Smooth L1	-
YOLOv5	BCE / Focal	CIoU Loss	Objectness Loss
RetinaNet	Focal Loss	Smooth L1	-
CenterNet	Heatmap Loss	Offset + Size (L1)	-
PointRCNN	Focal + IoU	3D Box Regression + Corner Loss	Direction Class
PV-RCNN	Heatmap + CE	L1 + 3D IoU + Sin-Cos Angle Loss	RoI Pool + BEV Match
CenterPoint	Heatmap + CE	Offset + Size + Direction (multi-part)	Gaussian Focal + Direction Bin

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✅ 总结：选择检测 Loss 的核心要点

目标	推荐 Loss 类型
二分类 / 多分类