Ibm cloud IBM PowerAI Vision | CLS和BBox损失的技术描述是什么？

我一直在IBM PowerAI Vision上培训对象检测模型。当我训练模型时，我看到以下明显的损失。我想深入了解这些损失是什么。因为有很多种损失用于目标检测。我最初的研究把我引向

• 交叉熵=CLS损失
• IoU损失=BBox损失

但我不确定，文档并没有对此做太多说明。

• CLS=分类、定位、分段。代表 R-CNN模型中的组合误差测量。显示了它的准确性 经过训练的模型可以将原始图像分割成更小的区域，选择 （定位）其中最有趣的对象，并对斑点对象进行分类（如果 有任何问题）
• BBox=边界框。衡量经过精确训练的模型可以将 与测试子集相比，识别对象上的bbox坐标

CLS和BBox在训练时都进行了多次测量，最后一次测量指定了产生的错误级别

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有关详细信息和数学，请参见此处的相同询问。你找到答案了吗？还没有！投票表决这个问题，也许IBM的一些人会回答这个问题