YOLOX引入了许多新技术来提高检测精度和速度，包括跨阶段特征金字塔、自适应卷积、多尺度预测和动态路等。YOLOX模型的特点在于，它能够适应不同的目标大小和分布，具有更好的泛化能力。此外，YOLOX还采用了多任务学习技术，同时进行目标检测、语义分割和实例分割等任务，以进一步提高检测精度。