网站设计的图片,微信公众号的网站开发,2023最火的游戏名,wordpress 静态文件大MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression 论文简介MPDIoU核心设计思路论文方法实验部分加入YOLOv5代码论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.07662.pdf
论文简介 边界盒回归(Bounding box regression, BBR)广泛应用于目标检测和实例分割，是目标… MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression 论文简介MPDIoU核心设计思路论文方法实验部分 加入YOLOv5代码 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.07662.pdf
论文简介 边界盒回归(Bounding box regression, BBR)广泛应用于目标检测和实例分割，是目标定位的重要步骤。然而，当预测框与groundtruth盒具有相同的纵横比，但宽度和高度值完全不同时，大多数现有的边界盒回归损失函数都无法优化。为了解决上述问题，我们充分挖掘了水平矩形的几何特征，提出了一种新的基于最小点距离的边界盒相似度比较度量MPDIoU
MPDIoU核心设计思路
初始时，
