基于梯度差自适应学习率优化的改进YOLOX目标检测算法

目标检测一直都是计算机视觉领域最具挑战的问题之一，其广泛应用于人脸识别、自动驾驶和交通检测等任务中。为更进一步提升当前主流目标检测算法的性能表现，提出了基于YOLOX的目标检测改进算法，并在标准的PASCAL VOC 07+12和RSOD数据集上进行实验验证。针对YOLOX目标检测算法主要通过数据增强、改进网络结构和损失函数3方面做出改进，同时提出基于梯度差的自适应学习率优化算法用于训练改进后的YOLOX算法，该优化算法同样适用于其他神经网络优化。在PASCAL VOC 07+12标准数据集上进行实验，与原YOLOX-S进行比较，改进后的YOLOX-S算法的AP由61.63%提升到66.35%，提升效果明显。同时在RSOD标准数据集上进行实验，并与其他主流的YOLO系列算法进行了比较，改进后的YOLOX-S算法在RSOD数据集的AP由69.4%提升到73.2%，提升效果显著。实验表明：针对YOLOX的目标检测做出改进是有效的。