yolov8焦点损失

YOLOv8焦点损失是一种用于目标检测任务的损失函数，它是YOLO系列算法中的一种改进。焦点损失的目标是解决目标检测中存在的类别不平衡问题，即某些类别的目标数量较少，而其他类别的目标数量较多。

焦点损失通过引入一个焦点因子来调整样本的权重，使得模型更加关注难以分类的样本。具体来说，焦点损失将交叉熵损失函数进行了改进，将易分类的样本的权重降低，而将难分类的样本的权重增加。这样做的目的是让模型更加关注那些容易被错分的样本，从而提高模型对于难以分类目标的检测能力。

焦点损失的计算公式如下：
Loss = - p)^γ * log(p)，其中α和γ是可调参数，p是模型预测的目标概率。

通过调整α和γ的值，可以控制焦点损失函数对于不同样本的权重分配。通常情况下，设置较大的γ可以增加难分类样本的权重，而设置较小的α可以降低易分类样本的权重。