17 / 2022-09-09 22:50:26

多尺度空洞卷积特征融合的X光违禁品检测

  针对在违禁品目标检测中出现的X光图像深浅层信息遮挡和多尺度违禁品检测问题。本文提出一种基于YOLOX的改进违禁品检测算法。首先，在特征金字塔结构底层加入多尺度空洞卷积模块，提升模型对于浅层细节信息的多尺度融合提取能力；其次，加入改进的金字塔分割注意力机制，融合不同尺度特征的空间和通道注意力与多尺度空间信息；最后，在数据增强策略中加入Mosaic与Mixup数据增强策略，提高模型的鲁棒性。在公开OPIXray数据集进行了整体性能检测实验。本文方法的平均准确率（mean Average Precision, mAP）为92.53%，相较于基线模型YOLOX的mAP提升了4.82%。本文提出的多尺度空洞卷积特征融合模型，有效提升了图像特征图中的不同尺度信息提取能力，提高模型在违禁品检测中的检测效果。