基于改進(jìn)自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的X光安檢識(shí)別

摘要： 針對(duì)X光安檢圖像中存在背景信息復(fù)雜以及物體相互遮擋的情況，以YOLOv5m模型為基礎(chǔ)，改進(jìn)自注意力機(jī)制，提出新的視覺自注意力機(jī)制與卷積模型結(jié)合的疊加混合模型YOLOv5m-CRCS。該網(wǎng)絡(luò)在視覺自注意力機(jī)制中，加入相對(duì)位置編碼，引入高效變體卷積(TVConv)和動(dòng)態(tài)歸一化(DTN),增強(qiáng)圖像特征中的全局語(yǔ)義信息和位置信息。在網(wǎng)絡(luò)特征融合階段將坐標(biāo)注意力(CA)與改進(jìn)后的自注意力... （共9頁(yè)）