通过引入角度信息提升目标尺寸鲁棒性

为了提升目标检测网络对目标尺寸的鲁棒性，本文提出了一种新的方法：将两个锚框中心点与水平方向形成的最小角度纳入损失函数的计算中。通过引入角度信息，可以有效降低损失函数的自由度，从而提高网络对目标尺寸变化的适应能力。这种方法能够有效避免因尺寸变化带来的误差，提升模型的精度和鲁棒性。

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