FRCNN box回归为什么采用smooth L1 loss

对于边框的预测是一个回归问题。通常可以选择平方损失函数（L2损失）$f(x)=x^2$。但这个损失对于比较大的误差的惩罚很高。我们可以采用稍微缓和一点绝对损失函数（L1损失）$f(x)=|x|$，它是随着误差线性增长，而不是平方增长。

但这个函数在0点处导数不唯一，因此可能会影响收敛。一个通常的解决办法是在0点附近使用平方函数使得它更加平滑。它被称之为平滑L1损失函数。它通过一个参数$\sigma$来控制平滑的区域：