小目标检测的新突破——归一化高斯Wasserstein Distance Loss

小目标检测的新突破——归一化高斯Wasserstein Distance Loss

在目标检测领域，YOLOv7无疑是一个备受称赞的算法，它具有高速和高精度的优点，但是对于小目标检测，它在检测精度方面仍有改进空间。为了解决这个问题，我们提出了一种新的包围框相似度度量方法，即归一化高斯Wasserstein Distance Loss (N-GWDLoss)。

N-GWDLoss是针对小目标检测而设计的，它通过归一化高斯形式的Wasserstein距离来度量包围框之间的相似度。与传统的L1、L2和IoU度量不同，N-GWDLoss能够有效地缩小目标检测中小目标检测与大目标检测之间的性能差距。

下面我们来看一下具体实现：

import torch
import torch.nn.functional as F

class NormalizedGaussianWassersteinDistanceLoss(torch