fasterrcnn Wasserstein

提供的引用内容主要集中在解释NULL的概念及其在数据库和编程中的意义，并未涉及Fasterrcnn与Wasserstein距离在目标检测或图像处理中的应用。为了提供更贴合需求的信息，以下是有关Fasterrcnn与Wasserstein距离在这两个领域中应用的专业介绍。

### Fasterrcnn的应用

Fast R-CNN是一种高效的目标检测算法，在计算机视觉领域广泛应用。通过引入区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），Fast R-CNN能够同时预测物体边界框的位置以及分类这些边界框内的对象类别。此方法显著提高了检测速度并保持较高的准确性[^4]。

import torch
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn

model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

### Wasserstein距离的作用

Wasserstein距离也被称作Earth Mover's Distance (EMD)，衡量两个概率分布之间的差异程度。相比于传统的交叉熵损失函数，采用Wasserstein距离作为优化标准可以在训练生成对抗网络(GANs)时带来更加稳定的表现。此外，在评估模型输出的质量方面也有着独特的优势[^5]。

import numpy as np
from scipy.stats import wasserstein_distance

dist_a = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
dist_b = np.random.normal(loc=0.5, scale=1.5, size=1000)

w_dist = wasserstein_distance(dist_a, dist_b)
print(f"Wasserstein distance between distributions: {w_dist}")