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摘要
现有识别算法所使用的数据集过于简单，对真实场景中的安检图像危险品识别准确率低，易导致误检和漏检，给辅助安检的人员造成了很大的困扰。针对这一问题，本文基于渗透假设的类平衡分层求精，提出了加入多层通道注意力机制和空间注意力机制的算法。该算法在安检图像分层建模的思想的基础上，首先在特征图上加入通道注意力机制，在通道上对其通道特征赋予不同的权重。其次加入空间注意力机制，在空间上对安检图像特有的颜色特征赋予不同的权重。最后，本文利用ResNet101特征提取网络对安检图像不同层分别加入双注意力机制进行消融实验。实验结果表明，对固定两层同时添加双注意力机制，安检危险品识别精度显著提高。通过与传统算法和其他网络模型做对比实验，并在其他网络加入固定两层双注意力机制，该多层注意力机制算法的有效性和鲁棒性得到了验证。
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单位电子信息工程学院; 河北工业大学
