NWD损失函数设计为:LNWD=1−NWD(Np,Ng),其中Np是预测框P的高斯分布模型,Ng是真实边界框G的高斯分布模型。 2.2 NWD优势 尺度不变性:与IoU相比,NWD对边界框的尺度变化不敏感,更适合测量微小物体之间的相似性。 对位置偏差的平滑性:IoU对微小物体的位置偏差过于敏感,而NWD因位置偏差产生的变化更平滑,这表明在相...
本篇内容:芒果YOLOv8改进:损失函数IoU篇之NWDLoss:即插即用|YOLOv8小目标检测高效涨点2%,改进用于小目标检测的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss,提升小目标 推荐一个《YOLOv8改进专栏》链接 如下: 全新…
NWD损失函数设计为: LNWD=1−NWD(Np,Ng) ,其中 Np 是预测框P的高斯分布模型, Ng 是真实边界框 G 的高斯分布模型。 在这里插入图片描述 三、NWD的实现代码 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、以及各模型添加步骤请访问如下地址: RT-DETR改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数,提高小目标检测精度...
NWD损失函数设计为:$\mathcal{L}_{NWD} = 1 - NWD(\mathcal{N}_p, \mathcal{N}_g)$,其中$N_p$是预测框P的高斯分布模型,$N_g$是真实边界框G的高斯分布模型。 2.2 NWD优势 尺度不变性:与IoU相比,NWD对边界框的尺度变化不敏感,更适合测量微小物体之间的相似性。 对位置偏差的平滑性:IoU对微小物体...