[2026자율주행AI챌린지] 훈련 시 사용하는 Loss (ego_status 3)

[신민서]

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Detection - Car/Pedestrian/Cyclist 탐지

Loss	함수	Weight	역할
loss_cls	FocalLoss	2.0	객체 클래스 분류
loss_bbox	L1Loss	0.25	3D 박스 위치/크기 회귀
loss_iou	GIoULoss	0.0 (꺼짐)	박스 겹침 정도

https://kind-slip-86b.notion.site/Detection-Loss-3ce8a2c2bfdb802ebf0dfa06445276f3?source=copy_link

Detection Loss | Notion

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Motion - 주변 객체의 미래 이동 예측

Loss	함수	Weight	역할
loss_traj	L1Loss	0.2	주변 객체의 미래 궤적 좌표 회귀
loss_traj_cls	FocalLoss	0.2	여러 궤적 후보 중 정답 분류

https://kind-slip-86b.notion.site/Motion-Loss-3ce8a2c2bfdb8028af09d73a10ee29f0?source=copy_link

Motion Loss | Notion

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Map - 차선(lane) 인식

Loss	함수	Weight	역할
loss_map_cls	FocalLoss	2.0	차선 존재/클래스 분류
loss_map_bbox	L1Loss	0.0 (꺼짐)	미사용
loss_map_iou	GIoULoss	0.0 (꺼짐)	미사용
loss_map_pts	PtsL1Loss	1.0	차선 구성 점들의 좌표 회귀
loss_map_dir	PtsDirCosLoss	0.005	차선 점들의 방향 정확도 (코사인 유사도 기반)

https://kind-slip-86b.notion.site/Map-Loss-3ce8a2c2bfdb80fd8493cda4d2e5aae7?source=copy_link

Map Loss | Notion

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Planning - 자차(ego) 미래 궤적 계획

Loss	함수	Weight	역할
loss_plan_reg	L1Loss	1.0	자차 미래 궤적 좌표 회귀
loss_plan_bound	PlanMapBoundLoss	0.0 (꺼짐)	미사용
loss_plan_col	PlanCollisionLoss	1.0	예측 궤적의 주변 객체 충돌 패널티
loss_plan_dir	PlanMapDirectionLoss	0.5	자차 궤적 - 차선 방향이 맞는지

https://kind-slip-86b.notion.site/Planning-Loss-3ce8a2c2bfdb80649d7cc8085e6b0218?source=copy_link

Planning Loss | Notion

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[Sungryul Lee]

모든 loss를 켜고 해보는건 어떤지?

[신민서]

왜 꺼뒀는지 추측은 적어놨는데, 모든 loss를 켰을 때 몇몇 부분이 같은 역할을 하고 있어서 꺼둔 것 같습니다.
오히려 모두 켰을 때 연결되어 있는 서로 다른 loss들이 상충하는 gradient(Gradient Conflict)를 만들어 학습이 불안정해질 위험이 있을 거 같습니다.. 근데 이건 추측이라서 남는 컴퓨터로 시간이 괜찮다면 하나씩만 개별적으로 켜서 검증해보겠습니다.