基于X-ray-RTDETR的X射线图像违禁品检测算法

摘要

针对X射线违禁品图像大小不一致、背景噪声高和尺度变化大导致检测精度低的问题，在RT-DETR-R18的基础上进行优化，提出了X射线图像违禁品检测算法X-ray-RTDETR.该算法首先使用嵌入高效多尺度注意力的CSPRepResNet作为主干网络增强特征提取能力；其次，在主干网络输出的3个特征图之后引入简化的快速空间金字塔池化模块提高模型的鲁棒性和泛化能力；最后，将SPoolFormer编码器应用于语义概念更丰富的高级特征图进行尺度内特征交互.实验结果表明，X-ray-RTDETR在PIDray测试集上检测精度达到了74.6%，比RT-DETR-R18提升了8.5%，参数量和浮点操作次数n_FLOP分别减少了1.67×10～6,2.24×10～9.与当前最先进的同量级目标检测算法实验对比结果表明，X-ray-RTDETR不仅检测精度更高，而且参数量与n_FLOP也更少，同时推理速度在RTX2070 Max-Q GPU上达到了85.47帧/s.

关键词

违禁品检测 / 多尺度注意力 / 特征提取 / 金字塔池化 / SPoolFormer编码器