摘要

论文地址：https://arxiv.org/abs/2301.10051
GitHub：https://github.com/Instinct323/wiou
边界盒回归(BBR)的损失函数是目标检测的关键。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。现有的大部分工作都假设训练数据中的样例质量较高，侧重于加强BBR损失的拟合能力。如果盲目地在低质量的实例上加强BBR，将会危及本地化性能。为了解决这一

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【第75篇】Wise-IoU:基于动态聚焦机制的边界框回归损失

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