YOLOV8损失函数改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题

本文改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题，并使用有效感受野的信息来设计Anchor。

SlideLoss|   亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升也能够助力涨点。

YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK

Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络

重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！

专栏介绍：

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12289773.html

✨✨✨原创魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新

小目标、遮挡物、难样本性能提升