YOLOv7改進(jìn)之WDLoss 獨(dú)家首發(fā)更新｜高效漲點(diǎn)2%改進(jìn)用于小目標(biāo)檢測的歸一化高斯 Wasserstein Distance Loss，提升小目標(biāo)檢測的一種新的包圍框相似度度量

2年前作者：芒果汁沒有芒果分類：Toy博客閱讀(28)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了YOLOv7改進(jìn)之WDLoss 獨(dú)家首發(fā)更新｜高效漲點(diǎn)2%改進(jìn)用于小目標(biāo)檢測的歸一化高斯 Wasserstein Distance Loss，提升小目標(biāo)檢測的一種新的包圍框相似度度量。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

??該教程為改進(jìn)進(jìn)階指南，屬于《芒果書》??系列，包含大量的原創(chuàng)首發(fā)改進(jìn)方式, 所有文章都是全網(wǎng)首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn)內(nèi)容??
內(nèi)容出品：CSDN博客獨(dú)家更新 @CSDN芒果汁沒有芒果

????????內(nèi)含·改進(jìn)源代碼·，按步驟操作運(yùn)行改進(jìn)后的代碼即可
重點(diǎn)：??????有多個(gè)同學(xué)已經(jīng)使用這個(gè) Loss創(chuàng)新點(diǎn) 在自己的數(shù)據(jù)集改進(jìn)做完實(shí)驗(yàn)：在小目標(biāo)檢測上的效果很強(qiáng)！好幾個(gè)mAP精度漲點(diǎn)了?。?/font>實(shí)測改進(jìn)有效，有點(diǎn)強(qiáng)
YOLOv7改進(jìn)之WDLoss 獨(dú)家首發(fā)更新｜高效漲點(diǎn)2%改進(jìn)用于小目標(biāo)檢測的歸一化高斯 Wasserstein Distance Loss，提升小目標(biāo)檢測的一種新的包圍框相似度度量
本文內(nèi)容包括 Normalized Gaussian Wasserstein Distance Loss論文 (SCI英文期刊) 理論部分和 代碼實(shí)踐｜改進(jìn)源代碼部分 為原創(chuàng)內(nèi)容，直接一鍵訓(xùn)練改進(jìn)實(shí)驗(yàn)，適合用來模型改進(jìn)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-449440.html

到了這里，關(guān)于YOLOv7改進(jìn)之WDLoss 獨(dú)家首發(fā)更新｜高效漲點(diǎn)2%改進(jìn)用于小目標(biāo)檢測的歸一化高斯 Wasserstein Distance Loss，提升小目標(biāo)檢測的一種新的包圍框相似度度量的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符，請點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實(shí)，立即刪除！

分享到：

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

劍指YOLOv7改進(jìn)最新MPDIoU損失函數(shù)(23年7月首發(fā)論文)：論文實(shí)測YOLOv7模型漲點(diǎn)，超越現(xiàn)有多種G/D/C/EIoU，高效準(zhǔn)確的邊界框回歸的損失
?? 本篇內(nèi)容：劍指YOLOv7改進(jìn)最新MPDIoU損失函數(shù)(23年7月首發(fā)論文)：論文實(shí)測YOLOv7模型漲點(diǎn)，超越現(xiàn)有多種G/D/C/EIoU，高效準(zhǔn)確的邊界框回歸的損失 ????????本博客改進(jìn)源代碼改進(jìn) 適用于 YOLOv7 按步驟操作運(yùn)行改進(jìn)后的代碼即可 ??：重點(diǎn)：該專欄《劍指YOLOv7原創(chuàng)改進(jìn)》只
2024年02月15日
瀏覽(18)
YOLOv5改進(jìn) | 融合改進(jìn)篇 | 輕量化CCFM + SENetv2進(jìn)行融合改進(jìn)漲點(diǎn) (全網(wǎng)獨(dú)家首發(fā))
本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是輕量化的Neck結(jié)構(gòu)CCFM配合SENetv2改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合改進(jìn)，其中CCFM為我本人根據(jù)RT-DETR模型一比一總結(jié)出來的，文中配其手撕結(jié)構(gòu)圖，其中SENetV2為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)重構(gòu)化模塊，通過其改進(jìn)主干從而提取更有效的特征，這兩個(gè)模塊搭配在一起，一個(gè)輕
2024年01月17日
瀏覽(29)
YOLO系列全網(wǎng)首發(fā)改進(jìn)最新：新穎特定任務(wù)檢測頭TSCODE｜(適用YOLOv5/v7)創(chuàng)新性Max，即插即用檢測頭，用于目標(biāo)檢測的特定任務(wù)上下文解耦頭機(jī)制，助力YOLOv7目標(biāo)檢測器高效漲點(diǎn)！
??更多改進(jìn)內(nèi)容??可以點(diǎn)擊查看：YOLOv5改進(jìn)、YOLOv7改進(jìn)、YOLOv8改進(jìn)、YOLOX改進(jìn)原創(chuàng)目錄?? ?? 本篇內(nèi)容：YOLOv5、YOLOv7改進(jìn)新型解耦頭TSCODE｜全網(wǎng)首發(fā)最新更新，創(chuàng)新性Max，即插即用檢測頭｜用于目標(biāo)檢測的特定任務(wù)上下文解耦頭，助力YOLOv7目標(biāo)檢測器高效漲點(diǎn)！ @CSDN芒果汁
2024年02月04日
瀏覽(27)
YOLOv7改進(jìn)主干CFPNet系列：全網(wǎng)首發(fā)結(jié)合最新Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔，測試私有數(shù)據(jù)集漲點(diǎn)，通過COCO數(shù)據(jù)集驗(yàn)證強(qiáng)勢漲點(diǎn)
??該教程包含大量的原創(chuàng)首發(fā)改進(jìn)方式, 所有文章都是原創(chuàng)首發(fā)改進(jìn)內(nèi)容?? 降低改進(jìn)難度,改進(jìn)點(diǎn)包含最新最全的 Backbone 部分、 Neck 部分、 Head 部分、注意力機(jī)制部分、自注意力機(jī)制部分等完整教程?? ??本篇文章基于 YOLOv7、YOLOv7-Tiny 最新集中特征金字塔Centralized Featur
2024年02月08日
瀏覽(24)
YOLOv5、YOLOv7改進(jìn)首發(fā)最新PWConv核心結(jié)構(gòu)｜來自最新CVPR2023頂會(huì)，進(jìn)一步輕量化！測試數(shù)據(jù)集mAP有效漲點(diǎn)，進(jìn)一步降低參數(shù)量，追求更高的 FLOPS
?? 本篇內(nèi)容：YOLOv5,YOLOv7改進(jìn)首發(fā)最新PWConv核心結(jié)構(gòu)｜來自最新頂會(huì)CVPR2023， ????各種數(shù)據(jù)集mAP有效漲點(diǎn)，進(jìn)一步降低參數(shù)量，追求更高的 FLOPS ?? ??????內(nèi)含·改進(jìn)源代碼·，按步驟操作運(yùn)行改進(jìn)后的代碼即可重點(diǎn) ：??????有同學(xué)已經(jīng)使用這個(gè) PWConv 創(chuàng)新點(diǎn) 在數(shù)據(jù)集
2024年02月06日
瀏覽(25)
YOLOv7、YOLOv5改進(jìn)之損失函數(shù)EfficiCIoU-Loss：獨(dú)家首發(fā)最新｜結(jié)合EfficiCIoULoss損失函數(shù)(適用于YOLOv5)，新的增強(qiáng)預(yù)測幀調(diào)整并加快幀回歸率，加快網(wǎng)絡(luò)模型收斂
??該教程為屬于《芒果書》 ??系列，包含大量的原創(chuàng)首發(fā)改進(jìn)方式, 所有文章都是全網(wǎng)首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn)內(nèi)容?? ??本篇文章為 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8 芒果改進(jìn)YOLO系列： YOLOv7改進(jìn)損失函數(shù)：獨(dú)家首發(fā)最新｜結(jié)合EfficiCIoU-Loss損失函數(shù)，新的增強(qiáng)預(yù)測幀調(diào)整并加快幀回歸率，加快網(wǎng)
2024年02月05日
瀏覽(25)
劍指YOLOv5改進(jìn)最新MPDIoU損失函數(shù)(23年7月首發(fā)論文)：超越現(xiàn)有多種G/D/C/EIoU，高效準(zhǔn)確的邊界框回歸的損失，高效漲點(diǎn)
?? 本篇內(nèi)容：劍指YOLOv5改進(jìn)最新MPDIoU損失函數(shù)(23年7月首發(fā)論文)：超越現(xiàn)有多種G/D/C/EIoU，高效準(zhǔn)確的邊界框回歸的損失，高效漲點(diǎn) ????????本博客改進(jìn)源代碼改進(jìn) 適用于 YOLOv5 按步驟操作運(yùn)行改進(jìn)后的代碼即可 ??：重點(diǎn)：該專欄《劍指YOLOv5原創(chuàng)改進(jìn)》只更新改進(jìn) Y
2024年02月15日
瀏覽(22)
YOLOv8改進(jìn)最新主干系列BiFormer：頂會(huì)CVPR2023即插即用，小目標(biāo)檢測漲點(diǎn)必備，首發(fā)改進(jìn)，基于動(dòng)態(tài)查詢感知的稀疏注意力機(jī)制、構(gòu)建高效金字塔網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，打造高精度檢測器
?? 本篇內(nèi)容：YOLOv5/v7/v8改進(jìn)最新主干系列BiFormer：頂會(huì)CVPR2023即插即用，小目標(biāo)檢測漲點(diǎn)必備，首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn)，基于動(dòng)態(tài)查詢感知的稀疏注意力機(jī)制、構(gòu)建高效金字塔網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，最新TransFormer改進(jìn)結(jié)構(gòu)： BiFormer 重點(diǎn) ：??????YOLOv5｜YOLOv7｜YOLOv8 使用這個(gè) 創(chuàng)新點(diǎn) 在數(shù)據(jù)集
2024年02月12日
瀏覽(30)
YOLOv5/v7/v8改進(jìn)最新主干系列BiFormer：頂會(huì)CVPR2023即插即用，小目標(biāo)檢測漲點(diǎn)必備，首發(fā)改進(jìn)，基于動(dòng)態(tài)查詢感知的稀疏注意力機(jī)制、構(gòu)建高效金字塔網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，打造高精度檢測器
?? 本篇內(nèi)容：YOLOv5改進(jìn)最新主干系列BiFormer：頂會(huì)CVPR2023即插即用，小目標(biāo)檢測漲點(diǎn)必備，首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn)，基于動(dòng)態(tài)查詢感知的稀疏注意力機(jī)制、構(gòu)建高效金字塔網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，最新TransFormer改進(jìn)結(jié)構(gòu)： BiFormer 重點(diǎn) ：??????YOLOv5使用這個(gè) 創(chuàng)新點(diǎn) 在數(shù)據(jù)集改進(jìn)做實(shí)驗(yàn)：即插即
2023年04月15日
瀏覽(34)
YOLOv8改進(jìn) | 主干篇 | 低照度圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)SCINet改進(jìn)黑暗目標(biāo)檢測（全網(wǎng)獨(dú)家首發(fā)）
本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是低照度圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)SCINet， SCINet（自校正照明網(wǎng)絡(luò)）是一種專為低光照圖像增強(qiáng)設(shè)計(jì) 的框架。它通過級(jí)聯(lián)照明學(xué)習(xí)過程和權(quán)重共享機(jī)制來處理圖像，優(yōu)化了照明部分以提升圖像質(zhì)量。我將該網(wǎng)絡(luò)集成在YOLOv8的主干上針對于圖像的輸入進(jìn)行增強(qiáng)
2024年01月22日
瀏覽(45)