一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是QualityFocalLoss，其是一种CLS分类损失函数，它的主要创新是将目标的定位质量（如边界框与真实对象的重叠度量，例如IoU得分）直接融合到分类损失中，形成一个联合表示。这种方法能够解决传统目标检测中分类与定位任务之间存在的不一致性问题。QFL通过为每个类别的得分赋予根据定位质量调整的权重，使得检测模型在训练过程中能够更加关注那些难以定位或分类的样本。
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