公开(公告)号：CN116071704A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310110761.1

申请日：2023-02-13

Applicant: 厦门大学

Inventor： 严严 ,  杨丰宏 ,  姜润青 ,  王菡子

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/54 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种基于双模式网络的多数据集X光安检图像目标检测方法，包括：将Lattice外观增强子网络连接基础特征提取网络形成目标检测网络；通过目标检测网络和K个X光安检图像数据集训练K个目标检测网络的教师模型；构建K个X光安检图像数据集的共同类模式学习网络和独特类模式学习网络；使用训练后的K个目标检测网络的教师模型轮流对目标检测网络的学生模型在共同类模式学习网络和独特类模式学习网络下进行知识蒸馏；利用反向传播算法训练知识蒸馏后的目标检测网络的学生模型；使用训练后的目标检测网络的学生模型对X光安检图像进行目标检测，得到X光安检图像中违禁品的位置及对应类别。可以精准检测违禁品的位置及对应类别，并标记出违禁品。