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一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型
被引量:
7
1
作者
董乙杉
李兆鑫
+2 位作者
郭靖圆
陈天宇
卢树华
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第4期349-356,共8页
针对X光行李图像安全检测过程中存在物品高度重叠遮挡及复杂背景干扰等问题,提出了一种融合注意力机制、数据增强策略与加权边框融合算法的改进YOLOv5网络模型用于X光违禁品检测。模型在Neck部分引入卷积注意力模块加强网络对违禁品深...
针对X光行李图像安全检测过程中存在物品高度重叠遮挡及复杂背景干扰等问题,提出了一种融合注意力机制、数据增强策略与加权边框融合算法的改进YOLOv5网络模型用于X光违禁品检测。模型在Neck部分引入卷积注意力模块加强网络对违禁品深层重要特征的提取,抑制背景干扰;训练阶段采用Mixup数据增强策略模拟带有高度重叠及遮挡物品的检测场景,加强模型复杂样本的学习能力;测试阶段采用加权边框融合算法对冗余预测框进行优化,提高模型精准预测能力。所提模型在3个大型复杂数据集SIXray、HiXray、OPIXray进行了测试,平均精度均值分别达到了89.6%、83.1%和91.6%。结果表明:所提模型能够有效提高YOLOv5检测复杂违禁品的能力,与现有诸多先进算法相比,具有较高的准确率和稳健性。
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关键词
X光图像
违禁品检测
注意力机制
加权边框融合
原文传递
题名
一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型
被引量:
7
1
作者
董乙杉
李兆鑫
郭靖圆
陈天宇
卢树华
机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
公安部安全防范技术与风险评估重点实验室
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第4期349-356,共8页
基金
中央高校基本科研业务经费重大项目(2021JKF102)
公安学科基础理论研究专项(2021XKZX08)。
文摘
针对X光行李图像安全检测过程中存在物品高度重叠遮挡及复杂背景干扰等问题,提出了一种融合注意力机制、数据增强策略与加权边框融合算法的改进YOLOv5网络模型用于X光违禁品检测。模型在Neck部分引入卷积注意力模块加强网络对违禁品深层重要特征的提取,抑制背景干扰;训练阶段采用Mixup数据增强策略模拟带有高度重叠及遮挡物品的检测场景,加强模型复杂样本的学习能力;测试阶段采用加权边框融合算法对冗余预测框进行优化,提高模型精准预测能力。所提模型在3个大型复杂数据集SIXray、HiXray、OPIXray进行了测试,平均精度均值分别达到了89.6%、83.1%和91.6%。结果表明:所提模型能够有效提高YOLOv5检测复杂违禁品的能力,与现有诸多先进算法相比,具有较高的准确率和稳健性。
关键词
X光图像
违禁品检测
注意力机制
加权边框融合
Keywords
Xray image
prohibited items detection
attention mechanism
weighted boxes fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型
董乙杉
李兆鑫
郭靖圆
陈天宇
卢树华
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023
7
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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