计算机工程与应用››2024,第60卷››发行(10): 266-275.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0444

图形图像处理 • 上一篇   下一篇

改进YOLOv7®X光图像危险品检测算法

张继龙,赵军,李金龙  

  1. 兰州交通大学 机电工程学院,兰州 730070
  • 出版日期:2024-05-15 发布日期:2024-05-15

改进的YOLOv7 X射线图像中危险品检测

张基龙、赵军、李金龙  

  1. 兰州交通大学机电工程学院,兰州730070
  • 在线:2024-05-15 出版:2024-05-15

摘要:针对X(X)光安检图像在危险品检测时背景复杂、遮挡严重、尺度多变等问题,对YOLOv7公司算法进行了改进,在提高检测精度的同时使网络更加轻量化。首先构建PS-ELAN(PS-ELAN)模块替换原主干网络中的ELAN公司模块,减少网络计算量和内存占用,同时提升网络的特征提取能力。其次将无参注意力机制西马克DCNv2融合至颈部网络的下采样阶段,提高网络对X(X)光图像危险品关键特征的捕捉能力。最后引入动态水头模块,增强检测头的尺度感知、空间感知和任务感知,提高网络的检测性能。实验结果表明,改进后的算法在自制数据集和CLX射线数据集上的平均精度均值(平均精度,mAP)模型分别提高了4.7个百分点和1.2个百分点,参数量和计算量分别下降了16.2%和23.1%。改进后的算法提高了检测能力,同时更为轻量化,可在实际安检中起到很好的辅助作用。

关键词: 深度学习, X公司, 危险品检测, YOLOv7, 注意力机制

摘要:针对危险品检测中X射线安检图像背景复杂、遮挡严重、尺度可变等问题,对YOLOv7算法进行了改进,提高了检测精度,使网络更加轻量级。首先,构建PS-ELAN模块来取代原骨干网中的ELAN模块,减少了网络计算量和内存占用,提高了网络的特征提取能力,将无参数注意机制SimAM和可变形卷积DCNv2融合到颈部网络的下采样阶段,以提高网络捕捉X射线图像中危险品关键特征的能力。最后,引入动态头模块,增强了检测头的尺度感知、空间感知和任务感知,提高了网络的检测性能在自制数据集和CLCXray数据集上,改进算法的性能分别提高了4.7个百分点和1.2个百分点,参数和计算量分别减少了16.2%和23.1%。改进后的算法使得检测能力更轻,可以在实际的安全检查中发挥良好的作用。

关键词: 深度学习, X射线安检图像, 危险品, YOLOv7, 注意机制