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摘要
红外图像因为存在噪声大、对比度不佳等问题，容易导致目标检测时的精度降低，本文结合YOLOX和Swin Transformer，提出了一种改进的YOLOX的模型。改进的模型采用Swin Transformer替换YOLOX中的CSPDarknet主干提取网络，减少YOLOX中Neck和Head部分的激活函数以及标准化层，以提高特征的提取能力，优化网络结构。对改进的模型在艾瑞光电数据集和FILR数据集上均进行了测试，实验结果显示，改进后的YOLOX网络，在两个数据集上的平均检测精度都有明显提升，更加适合红外图像的目标检测。
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