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基于增量学习的安检X光图像违禁品检测
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作者 李斌 张熠卿 +1 位作者 毕翔 金川 《警察技术》 2024年第6期79-83,共5页
针对开放域的安检X光图像违禁品检测难题,在YOLOv8系列模型基础上,从模型结构、训练策略和损失函数三个角度创新性地融入增量学习算法。通过设计一种新颖的蒸馏损失函数,促使新模型从旧模型中保留旧类别信息的同时,学习新类别知识,抵抗... 针对开放域的安检X光图像违禁品检测难题,在YOLOv8系列模型基础上,从模型结构、训练策略和损失函数三个角度创新性地融入增量学习算法。通过设计一种新颖的蒸馏损失函数,促使新模型从旧模型中保留旧类别信息的同时,学习新类别知识,抵抗灾难性遗忘。通过在PIDray和CLCXray两个公开的安检X光图像数据集上进行实验,其结果表明:增量训练后的YOLOv8系列模型在新类别数据上的平均识别精度均超过了70%,而在旧类别数据上的平均识别精度仅降低约10%,并且具有更高的训练效率。 展开更多
关键词 安检X光图像 增量学习 违禁品检测
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面向安检X光图像的违禁物品语义分割与识别研究
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作者 李广睿 刘琼 +3 位作者 张熠卿 张馨瑶 黄景煦 傅健 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期1-9,共9页
针对安检X光图像中违禁物品大小不一、物品摆放随意且存在重叠遮挡的技术难题,提出了一种改进的HRNet多尺度特征融合网络模型,实现图像中违禁物品的自动分割与识别。在编码阶段,利用HRNet网络中的多分辨率并行网络架构,提取多尺度特征,... 针对安检X光图像中违禁物品大小不一、物品摆放随意且存在重叠遮挡的技术难题,提出了一种改进的HRNet多尺度特征融合网络模型,实现图像中违禁物品的自动分割与识别。在编码阶段,利用HRNet网络中的多分辨率并行网络架构,提取多尺度特征,解决安检X光图像违禁物品尺度多样化的问题。在解码阶段,提出一种多层级特征聚合模块,采用数据相关上采样方法减少信息丢失,并聚合编码阶段提取的特征,以对物品进行更完整表征。在网络整体架构中,嵌入基于注意力机制的去遮挡模块加强模型的边缘感知能力,缓解安检X光图像中物品重叠遮挡严重的问题,提高模型的分割识别精度。通过在PIDray安检图像公开数据集进行实验,结果表明,在Easy、Hard、Hidden 3个验证子集上分别取得了73.15%、69.47%、58.33%的平均交并比,相比原始HRNet模型,分别提升了0.49%、1.17%、5.69%,总体平均交并比提升约2.45%。 展开更多
关键词 安检X光图像 语义分割 违禁品识别 深度学习
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基于深度残差网络的金属腐蚀图像分割
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作者 刘琼 黄景煦 +2 位作者 张熠卿 李广睿 向浪 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2022年第5期53-59,共7页
传统的图像处理技术依赖于人工提取特征,难以应对复杂的金属腐蚀状况。而经典的深度学习算法没有有效利用特征信息,并且包含大量的参数,导致金属腐蚀图像分割精度低,计算量大。为此设计了一种深度残差语义分割算法,通过引入残差结构以... 传统的图像处理技术依赖于人工提取特征,难以应对复杂的金属腐蚀状况。而经典的深度学习算法没有有效利用特征信息,并且包含大量的参数,导致金属腐蚀图像分割精度低,计算量大。为此设计了一种深度残差语义分割算法,通过引入残差结构以缓解神经网络梯度消失的问题,由浅入深地提取不同尺度的腐蚀图像特征。针对金属腐蚀图像的固有特性,融入了局部上下文特征以及多尺度的特征以提高金属腐蚀图像分割的精度,通过深度卷积和逐点卷积相结合进一步降低模型的参数量,并提高模型的泛化能力。在公共腐蚀数据集的实验结果表明,该方法以19.57 MB的参数量,取得了79.39%的平均交并比和87.91%的平均像素准确率,显著提高了腐蚀图像分割的精度。 展开更多
关键词 腐蚀图像分割 残差结构 局部上下文特征 多尺度特征
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