yolov8改进损失函数wdloss

在YOLOv8的改进中，引入了一种名为Wasserstein Distance Loss的损失函数改进方法。Wasserstein Distance Loss是一种基于正态分布的损失函数，通过计算两个分布之间的Wasserstein距离来度量它们之间的差异性。该方法使用了Normalized Gaussian Wasserstein Distance作为损失函数的一部分，从而设计出了一个更强大的物体检测器。

具体来说，YOLOv8的改进中，在核心代码部分应用了Wasserstein Distance Loss。首先，通过引入Wasserstein距离，将原始的损失函数进行改进。然后，在YOLOv8的网络配置文件中，运行改进后的核心代码。这样，就可以使用改进后的损失函数来训练模型，从而提高物体检测的性能。

总结起来，YOLOv8的改进中采用了Wasserstein Distance Loss作为改进的损失函数，通过计算Wasserstein距离来度量分布之间的差异性。这样的改进方法可以提高物体检测器的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8改进损失函数WDLoss：独家更新｜即插即用｜YOLOv8小目标检测高效涨点2%，改进用于小目标检测的归一化...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/129792201)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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