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前言

在制作数据集时，标注数据时难免会存在噪声，如不同类别交界处存在模糊导致定位异常问题，训练过程梯度不稳定，网络对这部分数据的分类置信度较低（如其它中心区域的类别置信度都在0.9左右，而类别交界处的置信度只在0.5左右）

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一、损失函数方面

（1）t-loss

代码链接

（2）边缘平滑

边缘平滑的思想来自于分类任务常用的Label Smoothing，又称为标签平滑。标签平滑的思想就是将原本的“硬标签”转换为“软标签”，如下图所示：