【摘 要】
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基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）实现违禁品自动检测对于提高安检效率具有重要意义。然而,带有违禁品的安检X光图像的出现为一个小概率事件,这导致现有的安检数据集在多样性和数量上无法达到可靠CNN模型训练的要求。为了构建大型安检数据集,本文基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）提出了一种从语义标签图合成
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基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）实现违禁品自动检测对于提高安检效率具有重要意义。然而,带有违禁品的安检X光图像的出现为一个小概率事件,这导致现有的安检数据集在多样性和数量上无法达到可靠CNN模型训练的要求。为了构建大型安检数据集,本文基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）提出了一种从语义标签图合成具有多个违禁品的安检X光图像的方法。主要研究内容如下:1)提出了扩充语义标签图的方法,以根据需要合成尽可能多的安检X光图像。首先,自注意力生成对抗网络（Self-Attention Generative Adversarial Network,SAGAN）用来生成具有不同姿态的单目标语义标签图。然后,提出了语义图像投影（Semantic Image Projection,SIP）的方法来合成多目标语义标签图。2)建立了基于GAN的无遮挡多目标违禁品图像合成网络。设计了基于Res2Net的生成器,解决不同违禁品图像尺寸不一造成合成效果较差的问题。构建了多尺度判别器以实现较高分辨率的图像合成。目标函数中引入特征匹配损失以提升模型训练的稳定性。3)建立了基于混合注意力的有遮挡多目标违禁品图像合成网络。混合注意力由并联结构的通道注意力和空间注意力构成。考虑到有遮挡图像的映射更加复杂,引入通道注意力模块提升特征学习的效率。空间注意力增强了生成器的全局依赖性以解决合成图像中被遮挡区域的边界模糊的问题。4)提出了基于深度卷积神经网络识别算法的合成图像的评估方法。通过对比真实图像和合成图像训练的全卷积神经网络（Fully Convolutional Network,FCN）的识别效果,评价合成图像训练模型的效果。利用合成图像扩充SSD（Single Shot Multi Box Detector）模型的数据集,验证合成图像的数据增强效果。实验结果表明,合成图像能够有效的训练识别算法,解决了安检数据集正样本不足以及数量较少的问题。
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