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基于两阶段模型的交通标志检测方法研究第一章绪论
数FMish来提高训练的稳定性，并在模型头部设计了一种损失函数SCIoU来优化小
目标检测。另外，该模型中应用DFb-SPP模块来融合上下文和语义信息，并用DFb
模块融合特征，减少了模型参数数量。
机器学习也没有完全退出历史舞台，一些研究希望利用机器学习的特性来在模
型推理之前对数据进行预处理，以得到更能表征原始数据的特征信息。Xu和Srivas-
tava[30]通过直方图均衡方法增强了交通标志图像的细节，提高
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