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融合高效通道注意力的复杂场景违禁品检测
  • 58
  • 作者

    崔丽群 李万欣

  • 单位

    辽宁工程技术大学软件学院

  • 摘要
    针对X射线在违禁品检测任务中安检图像色彩存在对比度低、检测精度低、极易出现漏检错检的问题，在快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）算法基础上，通过K-means聚类算法改进锚框（Anchor）的生成方式；提出将高效通道注意力机制（ECANet）引入到感兴趣池化层（ROIpooling）后，突出违禁品的轮廓、色彩等信息。本文算法在S＿DXray数据集上的m AP达到92.06%，改进后网络模型检测精度提高5.06个百分点。有效提高X射线图像违禁品检测的精度和小尺度目标的检测能力，有效避免错检、漏检的现象。
  • 关键词

    目标检测X射线图像残差网络特征金字塔K均值聚类快速区域卷积神经网络高效通道注意力机制

  • 基金项目(Foundation)
    辽宁省高等学校基本研究项目（LJKMZ20220699）；
  • 文章目录


    0引言
    1 Faster R-CNN算法
    1.1整体框架
    1.2特征提取网络
    1.3区域建议网络
    2 Faster R-CNN算法改进
    2.1 K-means聚类算法优化特征提取网络
    2.2注意力机制
    2.3算法流程
    3实验与分析
    3.1数据集
    3.2实验环境
    3.3性能评估指标
    3.4定性分析
    3.5定量分析
    3.6改进前后算法对比
    4结论
  • 引用格式
    [1]崔丽群,李万欣.融合高效通道注意力的复杂场景违禁品检测[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2024,43(04):494-505.
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