剑指YOLOv8改进Loss系列：最新改进VariFocalNet损失函数，全面提升密集场景下的目标检测，提升YOLOv8检测精度

💡CSDN芒果汁没有芒果🥭：YOLOv8 最新首发创新点改进源代码！！

💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作改进代码即可

💡论文地址：https://arxiv.org/abs/2008.13367

研究人员准确地对大量候选检测进行排序对于密集物体检测器实现高性能至关重要。之前的工作使用分类分数或分类和预测定位分数的组合来对候选者进行排名

YOLOv8__9">一、VariFocalNet 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进