为了高效地学习准确的预测框及其分布，论文对Focal loss进行拓展，提出了能够优化连续值目标的Generalized Focal loss，包含Quality Focal loss和Distribution Focal loss两种具体形式。QFL用于学习更好的分类分数和定位质量的联合表示，DFL通过对预测框位置进行general分布建模来提供更多的信息以及准确的预测。从实验结果来看，GF