基于改进YOLO-X模型及超分辨率增强的航拍机动车检测方法
来源：计算机应用与软件杂志2025年第2期北京时间：
作者：胡淳凯, 陈泳
摘要：在无人机航拍数据集图像上提出基于改进YOLO-X的机动车识别算法，为工业巡检和交通监控业界提供思路。首次提出适用于局部特征样本的离线加在线分阶段数据增强方法。进一步改进焦点损失FocalLoss的同时，替换此前业界通用的交叉熵损失。重新设计目标检测Head组合，使模型检测精度mAP比业界通用模型提升0.042。建立在扩展感知域动态实时调整识别范围的算法，将运行时帧率提升19%。为航拍机动车算法实现纯ARM（Advanced RISC Machines）部署提供了可行性。
关键词：深度学习, FocalLoss, 目标检测, 图像处理
