摘要：针对传统语义分割算法参数量大、运行慢,不利于违禁品识别技术实际应用的问题,提出一种基于轻量化分割网络的违禁品识别算法。在模型的浅层特征层设计空洞卷积模块来扩大网络的感受野,减少误分类并提升分割精细度。在深层特征层设计非对称卷积模块取代传统单一串联卷积操作,降低计算复杂度。实验结果表明,所提算法在识别精度和速度上取得了均衡的性能,平均交并比(mIoU)达73.18×10^(-2),每秒传输帧数(FPS)达27.1。

摘要：基于深度学习的语义分割算法可以实现安检违禁品自动识别,并获得违禁品的位置、类别及形状信息。但传统的语义分割算法在面对违禁品尺寸不一且目标多样的识别任务时表现较差。针对该问题,本文提出了一种基于语义分割技术的多目标违禁品识别算法。编码阶段,设计使用空洞空间金字塔卷积模块(Atrous Spatial Pyramid Convolution Block,ASPC),提升网络对于特征图多尺度信息的挖掘能力。同时引入注意力机制,对ASPC模块的特征提取过程进行监督,进一步提升模块的特征提取能力。解码阶段,受U-Net模型启发,采用逐级上采样操作,同时加入1×1卷积实现通道降维,减少计算量,提升模型运行速度。实验结果显示,本文提出的算法在多目标违禁品识别任务中表现良好,平均交并比(mIoU)得分78.62,处理单张图片用时(Time)68 ms。