芒果改进YOLOv5系列：首发更新｜改进用于微小目标检测的Normalized Gaussian Wasserstein Distance，助力YOLOv5涨点，小目标检测的一种新的包围框相似度度量

• 该教程为改进进阶指南，包含大量的CSDN原创首发改进方式, 所有文章都是CSDN首发原创改进内容
• 本篇文章 基于 YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv5系列：全新改进用于微小目标检测的 Normalized Gaussian Wasserstein Distance，助力YOLOv5涨点。
• 重点：有不少同学已经反应有效涨点!!! 其他改进内容：CSDN原创YOLO进阶目录 | 《芒果改进YOLO进阶指南》推荐！ ｜YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等相同范式主流模型均可使用（附代码）
• 本文内容包括 Normalized Gaussian Wasserstein Distance Loss论文 理论部分和 代码实践｜改进源代码部分 为原创内容，直接一键训练改进实验，适合用来写新论文。