【摘 要】
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传统的人工安全检查的方式效率不高,针对这一问题提出一种基于掩码区域卷积神经网络的X光安检图像检测算法。首先选取1 300幅安检图像,对其中的训练样本以液体为目标进行标记,然后通过不同的网络提取图像特征并获得包含目标的建议区域,再输入到分类、回归、掩码三个分支网络进行训练,最终得到权重优化的X光安检图像检测模型。实验结果表明,基于深度学习的算法能够有效地对安检图像进行自动检测,且能够获得较高的准确率
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传统的人工安全检查的方式效率不高,针对这一问题提出一种基于掩码区域卷积神经网络的X光安检图像检测算法。首先选取1 300幅安检图像,对其中的训练样本以液体为目标进行标记,然后通过不同的网络提取图像特征并获得包含目标的建议区域,再输入到分类、回归、掩码三个分支网络进行训练,最终得到权重优化的X光安检图像检测模型。实验结果表明,基于深度学习的算法能够有效地对安检图像进行自动检测,且能够获得较高的准确率。
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