基于改進自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的X光安檢識別

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