1.GroupSoftmax：利用COCO和CCTSDB训练83类检测器

GroupSoftmax：利用COCO和CCTSDB训练83类检测器

       在CV领域，工程师常利用YOLO、Faster RCNN、CenterNet等检测算法处理业务数据，旨在优化模型性能。然而，下载的网站源码修改了当模型在实际业务中发挥作用时，CEO的质疑往往紧随而来。为解决这一问题，我们设计了GroupSoftmax交叉熵损失函数，以解决模型训练的三大挑战。该函数允许类别合并，形成新的cesiumheatmap源码组合类别，从而在训练时计算出各类别对应梯度，完成网络权重更新。理论上，GroupSoftmax交叉熵损失函数兼容多种数据集联合训练。

       我们利用了COCO和CCTSDB数据集，基于Faster RCNN算法（SyncBN），nask源码联合训练了一个包含类的检测器。在COCO_minival测试集上，使用GroupSoftmax交叉熵损失函数训练的模型在mAP指标上提升了0.7个点，达到.3，相比原始Softmax交叉熵损失函数，性能显著提升。掌握源码此外，我们还训练了一个trident*模型，6个epoch在COCO_minival测试集上的mAP为.0，充分验证了GroupSoftmax交叉熵损失函数的有效性。

       基于SimpleDet检测框架，我们实现了mxnet版本的mmkv 源码GroupSoftmax交叉熵损失函数，并在GitHub上开源了源码。GroupSoftmax交叉熵损失函数的原理在于允许类别合并形成群组，计算群组类别概率的交叉熵损失，进而对激活值进行梯度计算。具体而言，当目标类别属于某个群组类别时，其梯度为群组类别梯度与子类别预测概率的比值。这样，GroupSoftmax交叉熵损失函数在处理类别合并情况时，能够有效更新网络权重。

       实现GroupSoftmax交叉熵损失函数时，需要注意以下几点：

       1. 对于未标注类别的数据集，可理解为与背景组成新的群组类别。

       2. 在两阶段检测算法中，RPN网络应根据数据集特性调整为多分类，以适应模型训练需求。

       3. 联合训练COCO和CCTSDB数据集时，最终分类任务为1+类，未标注类别的数据集可与背景组成组合类别。

       4. 编写CUDA代码时，计算群组类别概率时，需加微小量避免分母为0导致的计算错误。