典型文献
基于多层注意力机制的安检危险品识别算法
文献摘要：
针对现有识别算法使用的数据集过于简单、对真实场景中安检图像危险品的识别准确率低且容易导致误检和漏检的问题,基于渗透假设的类平衡分层求精提出了一种结合多层通道注意力机制和空间注意力机制的算法.首先,在安检图像分层建模的基础上在特征图中加入通道注意力机制,对不同通道特征赋予不同的权重.然后,加入空间注意力机制,在空间上对安检图像特有的颜色特征赋予不同的权重.最后,利用残差网络在安检图像不同层分别加入双注意力机制进行消融实验.实验结果表明,对固定两层同时添加双注意力机制后,网络对安检危险品的识别精度有显著提高,验证了多层注意力机制算法的有效性和鲁棒性.
文献关键词：
图像处理;安检图像;类平衡分层求精;通道注意力机制;空间注意力机制;多层
中图分类号：
作者姓名：
王文;周亚同;史宝军;何昊;张建伟
作者机构：
河北工业大学电子信息工程学院,天津300401;河北工业大学机械工程学院,天津300401
文献出处：
引用格式：
[1]王文;周亚同;史宝军;何昊;张建伟-.基于多层注意力机制的安检危险品识别算法)[J].激光与光电子学进展,2022(02):176-183
A类：
类平衡分层求精
B类：
多层注意力,危险品,识别算法,真实场景,安检图像,识别准确率,漏检,通道注意力机制,空间注意力机制,图像分层,分层建模,特征图,通道特征,颜色特征,残差网络,别加,双注意力机制,消融实验,两层,识别精度
AB值：
0.226256
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