在本文中，作者提出了RS Loss，作为一个新的ranking-based的损失函数来训练目标检测和实例分割模型。不同于现有的ranking-based方法，RS Loss根据定位的质量对正样本进行了排序。基于RS Loss，作者采用了一种简单的、基于损失值的、无需调参的启发式算法来平衡visual detector中的所有head。最终，作者通过实验证明了RS Loss在一个检测和分割方法上的有效性。