🚀🚀🚀本文改进：Focaler-IoU更加聚焦的IoU损失Focaler-IoU，能够在不同的检测任务中聚焦不同的回归样本，使用线性区间映射的方法来重构IoU损失

 🚀🚀🚀RT-DETR改进创新专栏：http://t.csdnimg.cn/vuQTz

🚀🚀🚀学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；

🚀🚀🚀RT-DETR模型创新优化，涨点技巧分享，科研小助手；

1.Focaler-IoU

论文：https://arxiv.org/pdf/2401.10525.pdf 

摘要：边框回归在目标检测领域起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边框回归的损失函数。现有研究通过利用边框之间的几何关系来提高回归性能，而忽略了样本难易分布对边框回归的影响。在本文中，我们分析了难易样本分布对回归结果的影响，然后提出Focaler-IoU