基于Yolov8的工业小目标缺陷检测(7):Wasserstein Distance Loss,助力工业缺陷检测

news/2024/7/23 10:31:26 标签: YOLO, 目标检测, 人工智能, 计算机视觉, python

   💡💡💡本文改进:基于Wasserstein距离的小目标检测评估方法

Wasserstein Distance Loss |   亲测在工业小目标缺陷涨点明显,原始mAP@0.5 0.679提升至0.727

收录专栏:

💡💡💡深度学习工业缺陷检测 :http://t.csdn.cn/fVSgs

✨✨✨提供工业缺陷检测性能提升方案,AI部署落地案列,快速了解工业界部署AI的难点、提供解决方案;

💡💡💡Yolo小目标检测http://t.csdn.cn/yLZ66

✨✨✨通过本专栏的阅读,后续你可以结合自己的小目标检测数据集,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现小目标涨点和创新!!!


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