计算机工程与应用

2022, v.58;No.992(01) 224-231

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多通道区域建议的多尺度X光安检图像检测
Multi-scale X-Ray Security Inspection Image Detection with Multi-channel Region Proposal

康佳楠;张良;

摘要(Abstract):

针对安检X光图像检测中的违禁品尺度差异问题,对Faster RCNN网络进行改进,提出一种基于多通道区域建议网络(muiti-channel region proposal network,MCRPN)。考虑到不同层卷积特征在视觉语义上的互补性,进行多层特征提取,融合VGG16高层较丰富的语义特征和低层较浅的边缘特征;修改多通道RPN中的锚框参数,将生成的多尺度候选目标区域分别映射到对应的特征图上,构建多尺度违禁品检测网络;在多通道上引入膨胀卷积,设计一种多分支膨胀卷积模块(dilated convolutions module,DCM),增大感受野,增强不同尺度的特征。将改进的算法在自制数据集SIXray_OD上进行实验,检测的平均精度达到84.69%,测性能较原网络提高了6.28%。实验结果表明,改进算法的识别精度有一定提高。

关键词(KeyWords): 目标检测;Faster RCNN模型;多尺度;多通道;膨胀卷积

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61179045)

作者(Author): 康佳楠;张良;

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参考文献(References):

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