【第75篇】Wise-IoU:基于动态聚焦机制的边界框回归损失时间：2023-04-05 10:56:45 文章目录 摘要 简介 A. ln−norm损失 B.交集/并集 C.聚焦机制 相关工作 A. BBR的损失函数 B.带FM的损失函数 方法 仿真实验 B.梯度消失问题的解决方法 C.提出的方法 实验 A.实验设置 B.消融实验 结论 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。为了解决这一问题，
