【摘 要】
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针对安检机系统违禁品小目标、多目标以及目标之间相互遮挡等情况导致的检测精度不佳的问题,本文提出了一种基于RetinaNet模型改进的二次定位的目标检测模型Att-RetinaNet。首先,以RetinaNet模型为基础,通过特征金字塔（FPN）模型实现局部特征与全局特征的二次融合。其次,在融合特征之后加入自我注意力（Self-attention）模块,实现在通道与空间上的信息交互,使得模型能够筛选
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针对安检机系统违禁品小目标、多目标以及目标之间相互遮挡等情况导致的检测精度不佳的问题,本文提出了一种基于RetinaNet模型改进的二次定位的目标检测模型Att-RetinaNet。首先,以RetinaNet模型为基础,通过特征金字塔（FPN）模型实现局部特征与全局特征的二次融合。其次,在融合特征之后加入自我注意力（Self-attention）模块,实现在通道与空间上的信息交互,使得模型能够筛选出重要的信息特征,提高模型有效信息的提取能力和抗干扰能力。最后,为了缓解超参数难以确定的问题,并过滤掉预测过程中重复的检测框,减小漏检率,本文采用了改进的非极大值抑制（Soft-NMS）算法。数据集来源于武汉市汉口地铁站人工实时采集的违禁品图像,评估指标采用精确度（Map）指标和检测速率（Fps）指标。为了说明本文所提出的模型Att-RetinaNet具有更好的检测能力,选取了17组对比模型。实证分析结果表明,本文提出的Att-RetinaNet模型无论是在准确度上,还是在检测速度上都有良好的效果。
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