yolov8的dfl_loss

yolov8是一种目标检测算法，而dfl_loss是其中的一种损失函数。DFL代表的是Dynamic Feature Learning，即动态特征学习。这种损失函数的主要思想是通过对正负样本之间的特征差异进行学习，来提高目标检测的准确率。

具体来说，dfl_loss将每个正样本与其最近的负样本之间的特征差异作为损失函数的一部分，通过最小化这个差异来优化模型。这种方法可以有效地提高模型对于小目标的检测能力。