一、本文介绍⭐本文在YOLO26模型将NWD Loss引入YOLO26的边界框回归分支，可将预测框和真实框表示为二维高斯分布，并根据两者的中心位置及宽高差异衡量相似程度，从而缓解传统交并比损失对微小目标像素级偏移过于敏感的问题；即使预测框与真实框没有重叠或存在完全包含关系，NWD Loss仍能提供连续、平滑的优化信号，有助于稳定边界框回归、提高有效正样本的学习质量，并改善航拍、遥感、红外及密集场景中极小目标的召回率和定位精度，减少因轻微框偏移造成的漏检。YOLO26创新专栏目录：YOLO26涨点改进目录| 含Conv卷积、主干网络、注意力机制、Neck特征融合、检测头、知识蒸馏、模型剪枝、轻量化改进、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种顶会顶刊创新改进YOLO26订阅专栏地址：全新YOLO26独家创新改进，适合高效发表SCI和CCF小论文、大论文写作。本文目录一、本文介绍二、NWD Loss损失函数介绍2.1，NWD Loss损失函数的结构图2.2，NWD Loss损失函数的核心思想2.3，NWD Loss损失函数的作用2.4，NWD Loss损失函数的原理2.5适用任务领域三、完整实现代码四、手把手添加步骤4.1 修改一4.2修改二
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