本工具是一款专业的 AI轨道交通车辆识别研究助手, 专注于 YOLOX-S算法改进 车辆自动检测 视觉分析 等领域。 利用智能算法分析复杂场景下的车辆特征,自动生成符合学术规范的 检测策略与性能评估报告, 助您快速完成轨道交通视觉算法的 研究设计与优化。
采用深度可分离卷积替换标准卷积,引入MobileNet或ShuffleNet模块,在保持精度的同时大幅降低参数量,适配边缘计算设备。
针对远距离列车或轨道异物等小目标,改进PANet结构,增加底层特征的融合路径,提升微弱特征提取能力。
建议使用图像增强技术(如CLAHE)预处理,并在训练集中增加低光照样本的权重。
可以尝试TensorRT加速量化,或者进一步剪枝YOLOX-S的CSP结构。