EfficiCLoss结合Class Balanced Importance Sampling和Focal Loss，解决YOLOv8在小目标检测上的不足，提高准确率并加速模型训练过程。
EfficiCLoss：一种改进的损失函数，加强小目标检测及提升模型性能
在计算机视觉领域，目标检测一直是一个备受关注的研究方向。其中，YOLOv8算法是一种经典的目标检测算法，其通过将图像分成多个网格，并在每个网格中预测物体的中心点、边界框和类别，实现对物体的检测。
然而，在实际的应用场景中，YOLOv8还存在一些问题。例如，它往往难以检测到小目标，同时模型的收敛速度也不够快。为了解决这些问题，近期研究者提出了一种新的损失函数——EfficiCLoss。
EfficiCLoss利用了类平衡重要性采样（Class Balanced Importance Sampling，CBIS）和Focal Loss两种方法的优势，针对小目标进行增强，并加快网络模型的收敛速度。通过使用EfficiCLoss，可以有效地提高模型在小目标检测上的准确率，同时还能够极大地提升模型性能，加快模型的训练速度。
下面，我们将介绍如何在YOLOv8算法中实现EfficiCLoss。首先，我们需要定义新的损失函数：
def efficiC_loss
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