基于改进自注意力神经网络的X光安检识别

针对X光安检图像中存在背景信息复杂以及物体相互遮挡的情况，以YOLOv5m模型为基础，改进自注意力机制，提出新的视觉自注意力机制与卷积模型结合的叠加混合模型YOLOv5m-CRCS。该网络在视觉自注意力机制中，加入相对位置编码，引入高效变体卷积(TVConv)和动态归一化(DTN),增强图像特征中的全局语义信息和位置信息。在网络特征融合阶段将坐标注意力(CA)与改进后的自注意力机制结合，进一步加强输出特征中的位置关系信息，同时引入改进的双自注意力模块，将残差卷积模块(CSPLayer)与双自注意力叠加混合，使得每个输出在原有特征的基础上增加了全局特征的相关性。在X光安检数据集上的实验结果表明，与原始目标检测网络相比，所提出模型的识别精度提高了4.72%,明显降低了由于X光安检图像中的背景信息复杂、相互遮挡而出现的漏检情况。