【摘 要】
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使用深度学习来帮助人们进行违禁品识别对于提高安检质量有着重大的意义,但是,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法都需要大量的数据,并且数
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使用深度学习来帮助人们进行违禁品识别对于提高安检质量有着重大的意义,但是,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法都需要大量的数据,并且数据收集通常需要花费很大时间和精力。本文基于生成对抗式网络(Generative Adversarial Network,GAN)提出了一种安检X光图像合成方法。主要研究内容如下:1)建立了安检X光图像合成模型。先以GAN作为基础的网络,使用一个生成器和多个判别器作为主要结构进行安检X光图像合成,然后分别从网络结构、损失函数的选取及相关参数的设置三个方面进行优化。2)在GAN合成模型中引入了导向滤波器。用于解决模型合成安检X光图像缺少细节、纹理的问题。然后采用Frechet距离(Frechet Inception Distance,FID)评价指标定量分析判断不同GAN模型的性能优劣。3)基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)网络对模型合成的图像进行数据增强性验证。首先使用真实采集的图像数据集训练SSD模型,然后将合成图片添加到训练集中再次训练SSD模型。实验结果表明,本文构建的GAN模型合成的图像能够提高检测器的性能,具有数据增强的效果,能够达到数据集扩充的目的。
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