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   💡💡💡本文改进：一种新的Shape IoU方法，该方法可以通过关注边界框本身的形状和尺度来计算损失，解决边界盒的形状和规模等固有属性对边界盒回归的影响。

  💡💡💡对小目标检测涨点明显，在VisDrone2019、PASCAL VOC均有涨点

《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：

【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNCSPELAN4优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】

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