基于YOLOv5和WassersteinDistanceLoss的融合方法，提高小目标检测精度

简介：
本研究提出了一种结合YOLOv5与Wasserstein Distance Loss的创新算法，显著提升了小尺度物体识别任务中的准确率。通过优化损失函数及网络结构，有效应对了小目标在复杂背景下的检测挑战。 目标检测是计算机视觉领域中的一个关键任务，而YOLOv5则是其中的一种重要算法。为了提高对小目标的检测精度，可以将YOLOv5与Wasserstein Distance Loss结合使用。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测方法，通过把图像划分为网格，并在每个网格中预测物体的位置和类别信息来实现目标识别功能。但是由于尺寸较小的目标容易被忽略或误判的问题，引入了Wasserstein Distance Loss这一解决方案。 Wasserstein Distance Loss是一个衡量两个概率分布之间差异性的损失函数，在小目标检测的应用场景下尤为有效。通过最小化模型输出与真实标签之间的Wasserstein距离，可以增强模型对小尺寸物体的识别能力，并最终提升整体检测准确率。