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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.07662.pdf
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-621312.html
边界盒回归(Bounding box regression, BBR)广泛应用于目标检测和实例分割，是目标定位的重要步骤。然而，当预测框与groundtruth盒具有相同的纵横比，但宽度和高度值完全不同时，大多数现有的边界盒回归损失函数都无法优化。为了解决上述问题，我们充分挖掘了水平矩形的几何特征，提出了一种新的基于最小点距离的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-621312.html
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💡 本篇内容 ：剑指YOLOv7改进最新MPDIoU损失函数(23年7月首发论文)：论文实测YOLOv7模型涨点，超越现有多种G/D/C/EIoU，高效准确的边界框回归的损失 💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv7 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡：重点：该 专栏 《剑指YOLOv7原创改进》只
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.07662v1.pdf 边界框回归（Bounding Box Regression，BBR）在目标检测和实例分割中得到了广泛应用，是目标定位的重要步骤。然而，对于边界框回归的大多数现有损失函数来说，当预测的边界框与真值边界框具有相同的长宽比，但宽度和高度的值完全不
1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。 2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。 2.涨点效果：更换为MPDIOU,实现有效涨点！ 目录
💡 本篇内容 ：YOLOv5,YOLOv7改进首发最新PWConv核心结构｜来自最新顶会CVPR2023， 🚀🚀各种数据集mAP有效涨点，进一步降低参数量，追求更高的 FLOPS 💡 🚀🚀🚀内含·改进源代码·，按步骤操作运行改进后的代码即可 重点 ：🔥🔥🔥有同学已经使用这个 PWConv 创新点 在 数据集
前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创
特征金字塔网络现代识别系统中的一种基础网络结构，可有效地用于检测不同尺度的物体。 SSD 是最早使用特征金字塔结构表示多尺度特征信息的方法之一， FPN 则依赖于自下而上的特征金字塔结构，通过建立自上而下的路径和横向连接从多尺度高级语义特征图中获取特征
本文给大家带来的改进机制是 TransNeXt特征提取网络 , 其发表于2023年的12月份是一个最新最前沿的网络模型 ，将其应用在我们的特征提取网络来提取特征，同时本文给大家解决其自带的一个报错，通过结合聚合的像素聚焦注意力和卷积GLU，模拟生物视觉系统，特别是对于中心
本专栏包含大量的首发原创改进方式🚀, 所有文章都是全网首发内容。🌟 降低改进难度,改进点包含最新最全的 Backbone 部分、 Neck 部分、 Head 部分、 注意力机制 部分、 自注意力机制 部分等完整教程 🚀 💡本篇文章基于 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv7-Tiny 进行 最新MobileOne结构换Backbon
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