基于优化损失函数的YOLOv2目标检测器

针对基于深度学习的单阶段目标检测器在训练过程中的样本不均衡问题,设计了一种新型的基于Softmax分类的动态调制交叉熵损失函数。此损失函数能够高效地降低训练过程中的易分负样本的损失权重,相应地提高困难样本的损失权重,从而可以使模型的整个训练过程变得高效。将基于Softmax分类的动态调制交叉熵损失函数代替标准的交叉熵损失函数用于YOLOv2训练中关于类别预测的损失计算,能够一定程度上提升YOLOv2的检测准确率。