针对目前基于卷积神经网络的桥梁病害检测算法准确度较低的问题，提出一种改进的YOLOX算法来提高检测的精度。通过使用主干网络浅层的特征信息，改进了特征提取加强网络，并且加入了同层的特征信息进行融合；引入改进的坐标注意力机制，将位置信息和通道信息结合来增强网络对桥梁病害的识别；同时对定位损失函数进行了改进。实验结果表明：改进的YOLOX网络结构对于桥梁病害检测的准确度达到92.11%，比原网络提高了4.40%。
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