基于改進(jìn)YOLOv5s模型的X光圖像管制刀具檢測(cè)模型

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摘 要：隨著旅客數(shù)量的逐年增長(zhǎng)，火車站、機(jī)場(chǎng)等交通場(chǎng)所的安檢壓力在不斷增加。長(zhǎng)時(shí)間的高強(qiáng)度工作容易導(dǎo)致安檢員疲勞，進(jìn)而導(dǎo)致對(duì)管制刀具的漏檢、誤檢，使旅客在旅途中的安全風(fēng)險(xiǎn)大大增加。為了解決上述問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv5的X光圖像管制刀具檢測(cè)模型。首先，在YOLOv5s模型的Neck部分加入卷積塊注意力模塊，以增強(qiáng)模型的特征提取能力；其次，在YOLOv5s模型的Prediction部分增加一個(gè)新的預(yù)測(cè)層，以提升模型對(duì)小體積管制刀具的檢測(cè)能力。（剩余7228字）