解决方法1：
均衡Focal Loss(EFL)
Focal Loss升级：让Focal Loss动态化，类别极端不平衡也可以轻松解决_AI视觉网奇的博客-CSDN博客_focalloss改进
开源地址：https://github.com/ModelTC/EOD
解决方法2：GFocal Loss
Focal Loss改进版 GFocal Loss_AI视觉网奇的博客-CSDN博客_focal loss改进
基础理论，原理，转自：
数据不平衡问题在现实世界中非常普遍。对于真实数据，不同类别的数据量一般不会是理想的uniform分布，而往往会是不平衡的；如果按照不同类别数据出现的频率从高到低排序，就会发现数据分布出现一个“长尾巴”，也即我们所称的长尾效应。大型数据集经常表现出这样的长尾标签分布