RT-DETR算法优化改进: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 | 2023.12.29收录

💡💡💡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

RT-DETR魔术师专栏介绍:

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html

✨✨✨魔改创新RT-DETR

🚀🚀🚀引入前沿顶会创新(CVPR2023,ICCV2023等),助力RT-DETR

🍉🍉🍉基于ultralytics优化,与YOLO完美结合

💡💡💡重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现创新!!!


1.Shape-

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