一、本文介绍
本文记录的是利用自适应阈值焦点损失（ATFL）优化YOLOv11目标检测的网络模型。ATFL结合了阈值解耦的针对性和自适应调整损失权重的灵活性，有效地处理目标与背景不平衡问题。这一机制通过设置阈值区分目标和背景样本，并根据预测概率值自适应调整损失权重来适应不同的样本特性，提高了模型对目标特征的学习能力。在小目标检测中，ATFL可以被用于提升对小目标的检测能力，特别是在目标和背景极度不平衡的情况下。
专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进