基于改进YOLOv5的X射线安检图像违禁品目标检测算法

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中文摘要：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.

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

作者：

吴素雪

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作者单位：

广东第二师范学院物理与信息工程学院,广州 510303

关键词：

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

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.20.010