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基于YOLOX-S的車窗狀態(tài)識別算法

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摘要： 通過對YOLOX-S模型引入可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和焦點損失函數(shù)（Focal loss）， 解決原YOLOX-S模型車窗識別準(zhǔn)確率較低的問題. 首先， 通過在YOLOX-S模型的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)中引入可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 對卷積核中的各采樣點引入偏移量， 以便在原始圖像中提取到更具有表征的信息，（剩余13317字）

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