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摘要：本申请涉及目标检测技术领域，提供了一种提高微小目标检测性能的损失函数优化方法及系统。该方法中，将目标检测模型的椭圆形边界框通过二维高斯分布进行建模，根据椭圆形边界框的模型尺寸，基于动态梯度增益因子，对目标框和预测框之间的Wasserstein距离进行修正，并对得到的动态Wasserstein距离应用指数形式的归一化，得到归一化Wasserstein距离作为损失函数，对目标检测模型的模型参数进行更新。籍以，引入尺度不变性增强其效能，促进动态联合优化过程，通过调整梯度的方式，增强对微小目标的关注；将归一化Wasserstein距离作为边界框回归损失函数，使目标检测模型具有更快的收敛速度和检测精度。
主权项：1.一种提高微小目标检测性能的损失函数优化方法，其特征在于，包括：步骤S101、将目标检测模型的椭圆形边界框通过二维高斯分布进行建模；其中，所述目标检测模型用于通过所述椭圆形边界框对目标物体进行定位并识别；所述椭圆形边界框包括目标框和预测框；步骤S102、根据所述椭圆形边界框的模型尺寸，基于预设的动态梯度增益因子，对所述目标检测模型的目标框和预测框之间的Wasserstein距离进行修正，并对得到的动态Wasserstein距离应用指数形式的归一化，得到归一化Wasserstein距离；步骤S103、将所述归一化Wasserstein距离作为损失函数，对所述目标检测模型的模型参数进行更新。
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百度查询： 河北法拉第科技有限公司 一种提高微小目标检测性能的损失函数优化方法及系统
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