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目标检测近年来在计算机视觉领域引起了广泛关注。作为其重要分支，道路损害检

测在智能交通系统的发展中发挥了关键作用。及时和准确地检测道路损害不仅可以提高

道路安全，还为道路维护规划和自动驾驶技术的实施提供了有力支持。早期的道路损害

检测技术主要依赖于传统的图像处理和机器学习方法，效果并不理想。随着深度学习的

发展，卷积神经网络能够自动学习特征表示，实现复杂场景下的端到端检测，显著提升

了检测性能。

然而，由