可用于医药行业自动化生产中的药品包装盒识别与分类，提升生产效率和药品质量。项目基于改进版RetinaNet模型，通过多尺度训练、数据增强和类别平衡采样等策略，实现高精度检测，mAP达0.827，优于原始模型及主流算法。【此简介由AI生成】
Introduction
可用于医药行业自动化生产中的药品包装盒识别与分类，提升生产效率和药品质量。项目基于改进版RetinaNet模型，通过多尺度训练、数据增强和类别平衡采样等策略，实现高精度检测，mAP达0.827，优于原始模型及主流算法。【此简介由AI生成】
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