YOLOv5 dfl_loss

YOLOv5中的dfl_loss是一种新的损失函数，其全称为Distribution Focal Loss。它是在Focal Loss的基础上进行了改进，主要解决了类别不平衡问题。

在传统的Focal Loss中，对于难以分类的样本，损失函数会放大其权重，提升其在训练中的重要性。但是，当存在类别不平衡时，这种方法会导致损失函数对于少数类别的样本权重过大，从而影响整个模型的性能。

DFL Loss通过引入一个分类分布参数，对每个类别的样本进行加权，使得在类别不平衡的情况下，每个类别都能够得到合适的权重，从而提高模型的泛化能力。同时，DFL Loss也能够有效地解决样本噪声和类别间的冲突问题，提高模型的稳定性和鲁棒性。