芒果汁没有芒果
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YOLOv8改进损失函数NWDLoss：独家更新｜即插即用｜YOLOv8小目标检测高效涨点，改进用于小目标检测的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss，提升小目标检测

该教程为《芒果书》系列，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容
内容出品：CSDN博客独家更新 @CSDN芒果汁没有芒果
本篇文章 基于 YOLOv8芒果改进YOLO系列：芒果YOLOv8改进NWD损失函数：独家首发更新｜即插即用｜YOLOv8小目标检测高效涨点，改进用于小目标检测的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss，提升小目标检测。
内含·改进源代码·，按步骤操作运行改进后的代码即可
重点：有多个同学已经使用这个 NWDLoss创新点 在小目标数据集改进做完实验： 在小目标检测上的效果很强！小目标的mAP精度涨点了！！实测改进有效

本文内容包括 NWD Loss理论部分和 YOLOv8 代码实践｜改进源代码部分，直接一键训练改进实验，适合用来模型改进。

文章目录

    • 一、NWD Loss理论部分 + YOLOv8代码改进部分

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