1樓：
隨手一答。我個人的看法是，目標檢測裡回歸的那個置信度，是roi內是否有目標的置信度，這個置信度和分類概率本質上是一回事(相當於沒有做歸一化的概率值)。之所以可以用回歸做，可能是兩個原因:
1. 由於是二分類，不會引入「序」的問題，比如用回歸來做多分類時，類2和類0的距離大於類2和類1的距離，會存在這個問題; 2. 形式上統一為回歸問題，方便調參。
2樓：檸檬陳
寫一點自己的看法：
拿SSD為例：
The confidence loss is the softmax loss over multiple classes confidences (c).
其中的 就是softmax,也就是我們可以根據網路前向計算得到的概率值處理下的結果。
我覺得使用conf而不是簡單的概率主要是針對多分類和剔除Neg Sample 的loss 的目的吧。。負樣本我們沒必要再去loss優化了。。。
emmm....以上愚見，如有錯誤還望指出~
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