（11-2-02）基于深度学习的实时地图导航：交叉视图变换器(1)计算损失值+计算交并比

10.5.4  计算损失值

在文件losses.py中定义了几种损失函数类，用于在模型训练中计算损失值，具体说明如下所示。

1. SigmoidFocalLoss：基于 Sigmoid 的 Focal Loss，用于处理二分类任务的损失计算。
2. BinarySegmentationLoss：用于二进制分割任务的损失计算，可以指定需要计算损失的类别索引，以及最小可见度。
3. CenterLoss：用于中心点预测任务的损失计算，同样可以指定最小可见度。
4. MultipleLoss：允许使用多个损失函数同时计算损失，每个损失函数可以指定权重。

class SigmoidFocalLoss(torch.nn.Module):
    def __init__(
        self,
        alpha=-1.0,  # alpha 参数用于调整正负样本的权重，默认为 -1.0
        gamma=2.0,   #