Focal Loss

Focal Loss 是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，特别适用于目标检测任务。在目标检测中，背景类别通常远多于目标类别，这导致模型在训练过程中对背景类别过度拟合，而忽视了目标类别。Focal Loss 通过调整损失函数的权重，使得模型更关注难以分类的样本，从而提高模型对目标类别的检测能力。