quality_focal_loss

Quality Focal Loss是一种用于目标检测的损失函数，旨在解决由于类别不平衡和难易程度不同导致的问题。在传统的交叉熵损失函数中，对于困难样本和容易样本的处理是相同的，这可能会导致在困难样本上的训练效果不佳。Quality Focal Loss通过引入一个称为Focal Loss的修正项来解决这个问题。这个修正项可以调整困难样本的权重，使其在训练中更加重要。

具体来说，Quality Focal Loss关注的是目标检测中每个目标框的质量问题。它通过对损失项中的置信度进行调整，使得模型更加关注那些置信度较低的困难样本，从而提高检测准确率。