基于YOLO-MCA的X光图像检测算法

YOLO算法直接用于X光图像检测时存在提取特征不明显问题,特别是违禁物与安全物存在折叠交叉时,容易导致漏检、多检现象。为此本文提出一种YOLO-MCA算法,该算法在YOLOv5基础上,增加了一个多卷积融合坐标注意力机制分支模块,该模块通过多支路连通的方式增大感受野,注重位置信息提取,增强提取有效特征能力,可改善物体折叠交叉导致的漏检、多检问题。在PIDray_OD数据集上的实验结果表明,所提出的YOLO-MCA算法的mAP@0.5∶0.95达到72.9%,比原模型算法的精度更高;FPS达到87,满足实时检测需求。