[发明专利]基于风格特征通道注意力的X光安检图像违禁品检测方法

权利要求书

1.基于风格特征通道注意力的X光安检图像违禁品检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：对X光安检图像数据集进行预处理，设置成与VOC2007数据集格式相同的X光安检图像数据集，并将数据集中的所有X光安检图像放入一个文件夹，将所有的标记文件放入另一个文件夹，并将数据集划分为训练集和测试集；

步骤2：将步骤1中的训练集进行数据增强处理和打乱处理，得到增强训练集；

步骤3：构建风格特征通道注意力模块，即SCIA模块；

其中，SCIA模块包含SP模块、CI模块以及激活单元；

其中，SP模块即风格感知模块，包括全局平均池化、全局标准差池化和拼接单元，用于提取X光安检图像的风格特征；CI模块即跨通道交互模块，包括两个一维卷积，将SP模块提取出的风格特征转化成通道权重以增强违禁品特征；

步骤4：构建基于SCIA模块的特征金字塔网络，即SCIA-FPN；

其中，SCIA-FPN包括ResNet残差网络、特征金字塔网络以及4个SCIA模块；

步骤5：将步骤2得到的增强训练集里的X光安检图像输入步骤4中构建好的SCIA-FPN，进行特征图提取，输出违禁品特征增强且包含多尺度信息的特征图；

步骤5包含如下子步骤：

步骤5.1：将X光安检图像输入ResNet残差网络，通过conv1和conv2_x得到特征图C2；

步骤5.2：将特征图C2通过一个SCIA模块，输出违禁品特征增强的特征图D2；

步骤5.3：将特征图D2通过conv3_x得到特征图C3；

步骤5.4：将特征图C3通过一个SCIA模块，输出违禁品特征增强的特征图D3；

步骤5.5：将特征图D3通过conv4_x得到特征图C4；

步骤5.6：将特征图C4通过一个SCIA模块，输出违禁品特征增强的特征图D4；

步骤5.7：将特征图D4通过conv5_x得到特征图C5；

步骤5.8：将特征图C5通过一个SCIA模块，输出违禁品特征增强的特征图D5；

步骤5.9：将特征图D2、D3、D4、D5输入特征金字塔网络，输出违禁品特征增强且包含多尺度信息的特征图P2、P3、P4、P5；

步骤6：将步骤5的输出特征图P2、P3、P4、P5输入RPN网络，输出预测框；

步骤7：将步骤6的预测框和步骤5的特征图P2、P3、P4、P5输入ROI池化层，输出池化后的特征图；

步骤8：将池化后的特征图输入分类回归网络；

至此，步骤2至步骤8构成了X光安检图像违禁品检测训练阶段的操作；

步骤9：重复步骤2至步骤8进行多次模型训练，保存训练好的违禁品检测模型；

步骤10：输入步骤1中的测试集，测试步骤9保存的违禁品检测模型，获取测试结果。

2.根据权利要求1所述的基于风格特征通道注意力的X光安检图像违禁品检测方法，其特征在于：步骤1的X光安检图像数据集从公开网站中下载，并将数据集的比例划分为K：(10-K)。

3.根据权利要求2所述的基于风格特征通道注意力的X光安检图像违禁品检测方法，其特征在于：数据集中包含X光安检图像和每张图像对应的标记文件，标记文件里有每张图像中违禁品的位置信息和类别信息。

4.根据权利要求3所述的基于风格特征通道注意力的X光安检图像违禁品检测方法，其特征在于：K的取值范围大于等于6小于等于9。

5.根据权利要求4所述的基于风格特征通道注意力的X光安检图像违禁品检测方法，其特征在于：步骤2中，数据增强处理是水平翻转图像，打乱处理指打乱训练集中X光安检图像的顺序。