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YOLOv9改进策略 :IoU优化 | 提出一种新的Shape IoU,更加关注边界框本身的形状和尺度,对小目标检测也很友好

   💡💡💡本文改进:一种新的Shape IoU方法,该方法可以通过关注边界框本身的形状和尺度来计算损失,解决边界盒的形状和规模等固有属性对边界盒回归的影响。

  💡💡💡对小目标检测涨点明显,在VisDrone2019、PASCAL VOC均有涨点

《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:

原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNCSPELAN4优化【小目标性能提升】前沿论文分享】【训练实战篇】

订阅者通过添加WX: AI_CV_0624,入群沟通,提供改进结构图等一系列定制化服务。

订阅者可以申请发票,便于报销 

 YOLOv9魔术

http://www.lryc.cn/news/330061.html

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