1、复制这些
2、utils-loss，这里加
4、先对CoputerLoss类做修改
5、把那一行替换成这个
6、修改
7、iou_ration是超参，可以调，如果小目标比较多的话，这个值可以低一些，从而增加nwd损失的比例
8、还有一个部分要改
9、这个box也要改
YOLOV7改进-针对小目标的NWD(损失函数)
毕竟是shy哥2023-09-15 15:59
相关推荐
lihuayong9 小时前
计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)向哆哆1 天前
卷积与动态特征选择：重塑YOLOv8的多尺度目标检测能力deflag1 天前
第P10周-Pytorch实现车牌号识别FL16238631292 天前
[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型倒霉蛋小马3 天前
【YOLOv8】损失函数红色的山茶花3 天前
YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-build.py咏&志4 天前
目标检测之YOLO论文简读阿_旭4 天前
如何在C++中使用YOLO模型进行目标检测向哆哆4 天前
动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度itom19004 天前
Luckfox Pico Max运行RKNN-Toolkit2中的Yolov5 adb USB仿真