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  • YoloV8改进策略:NWD小目标检测新范式,助力YoloV5、V8在小目标上暴力涨点


    文章目录

    • 摘要
    • 官方代码
    • Yolov8官方结果
    • YoloV5改进策略
      • 改进方法
      • 测试结果
    • YoloV8改进策略
      • 改进方法
      • 测试结果
    • 总结

    摘要

    检测微小物体是一个极具挑战性的问题,因为微小物体只包含几个像素大小。由于缺乏外观信息,最先进的目标检测器在微小物体上无法产生令人满意的结果。由于,IoU(交并比)等基于IoU的指标及其扩展对微小物体的位置偏差非常敏感,并且在基于锚点的检测器中使用时,会急剧恶化检测性能。为了缓解这个问题,作者提出了一种用于微小物体检测的新评估指标,即使用Wasserstein距离。首先将边界框建模为2D高斯分布,然后提出了一种名为归一化Wasserstein距离(NWD)的新度量方法,通过相应的高斯分布来计算它们的相似性。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/133480371
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