现代计算机2022，Vol.28Issue(20) ：52-56.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.20.010

基于改进YOLOv5的X射线安检图像违禁品目标检测算法

An Algorithm for Target Detection of Prohibited Items in X-ray Security Images Based on Improved YOLOv5

吴素雪
现代计算机2022，Vol.28Issue(20) ：52-56.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.20.010
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基于改进YOLOv5的X射线安检图像违禁品目标检测算法

An Algorithm for Target Detection of Prohibited Items in X-ray Security Images Based on Improved YOLOv5

吴素雪1
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作者信息

  • 1. 广东第二师范学院物理与信息工程学院,广州 510303
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摘要

为进一步提高安检X射线图像中违禁品的检测精度与速度,提出一种改进YOLOv5的X射线安检图像违禁品目标检测算法.具体改进的内容:一是加入了掩码自注意力机制模块有效地捕捉全局上下文信息,增强了特征信息的表达能力;二是引入Quality Focal Loss损失函数有效缓解了类别不均衡问题,提高了对目标的定位精度.实验证明改进后的网络模型在安检数据集上得到了提升,满足安检检测需求.

关键词

YOLOv5/X射线/安检图像/自注意力机制/Quality/Focal/Loss

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出版年

2022
现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
参考文献量4
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