Focal EIoU Loss损失函数解析

Focal EIoU Loss 是目标检测中结合 ​EIoU Loss 和 ​Focal Loss 思想的混合损失函数，旨在通过动态调整难易样本的权重，解决边界框回归中的样本不平衡问题，进一步提升检测精度，尤其适用于小目标、遮挡目标等困难场景。

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​1. 核心设计思想

• ​EIoU Loss的不足：
  EIoU虽高效，但对所有样本平等对待，导致简单样本（如大目标、高IoU预测框）主导训练，而难样本（如小目标、低IoU预测框）优化不足。
• ​Focal Loss的启发：
  通过降低简单样本的损失权重，使模型聚焦于难样本，提升整体检测鲁棒性。
• ​Focal EIoU的融合：
  在EIoU的基础上，引入动态加权机制，对低IoU样本赋予更高权重，强制模型关注困难样本。

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​2. 公式推导

​(1) EIoU Loss

​(2) Focal EIoU