芒果汁没有芒果
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YOLOv7改进之WDLoss 独家首发更新｜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，属于《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

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 Loss创新点 在自己的数据集改进做完实验： 在小目标检测上的效果很强！好几个mAP精度涨点了！！实测改进有效，有点强
YOLOv7改进之WDLoss 独家首发更新｜高效涨点2%改进用于小目标检测的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss，提升小目标检测的一种新的包围框相似度度量_第1张图片
本文内容包括 Normalized Gaussian Wasserstein Distance Loss论文 (SCI英文期刊) 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，适合用来模型改进。

文章目录

    • 一、Normalized Gaussian Wasserstein Distance 论文理论部分

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