【摘 要】
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针对目前安检场景中违禁品种类复杂、人工检查效率低易出错等问题,文章提出一种名为Res152-YOLO的网络架构,该架构基于YOLOv4(You Only Look Once)优化目标检测网络.为提高对X光图像中危险品的检测精度,Res152-YOLO采用ResNet-152网络代替原YOLOv4中的CSPDarknet-53网络,将改进后的ResNet残差网络与YOLOv4网络连接.实验中利用YOLOv4、Res152-YOLO等一系列网络在同一数据集上进行对比实验,分别比较上述网络的损失曲线、对各类危险
【机 构】
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长安大学 电子与控制工程学院, 西安 710021
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针对目前安检场景中违禁品种类复杂、人工检查效率低易出错等问题,文章提出一种名为Res152-YOLO的网络架构,该架构基于YOLOv4(You Only Look Once)优化目标检测网络.为提高对X光图像中危险品的检测精度,Res152-YOLO采用ResNet-152网络代替原YOLOv4中的CSPDarknet-53网络,将改进后的ResNet残差网络与YOLOv4网络连接.实验中利用YOLOv4、Res152-YOLO等一系列网络在同一数据集上进行对比实验,分别比较上述网络的损失曲线、对各类危险品的检测性能以及各网络的总体性能.结果表明,Res152-YOLO网络在以上实验中性能优于原YOLOv4网络,并且满足安检设备的帧率要求.改进后的网络有效提高了安检的准确率,能够消除一定的安全隐患.
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