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Focal Loss针对类别不均衡问题进行了优化，通过动态调整易于分类样本的权重，提高模型训练效率。文章讨论了YOLOv3使用Focal Loss后的效果，并介绍了GFocal Loss和PolyLoss作为Focal Loss的改进版。实验表明，Focal Loss能有效降低简单负样本的影响力，聚焦于难分样本，提升检测器的性能。
Focal Loss针对类别不均衡问题进行了优化，通过动态调整易于分类样本的权重，提高模型训练效率。文章讨论了YOLOv3使用Focal Loss后的效果，并介绍了GFocal Loss和PolyLoss作为Focal Loss的改进版。实验表明，Focal Loss能有效降低简单负样本的影响力，聚焦于难分样本，提升检测器的性能。
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