多尺度特征融合的安检图像危险品检测 
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Dangerous Goods Detection Based on Multi-Scale Feature Fusion in Security Images
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室, 天津 300300
图 & 表
图 1. SSD模型的结构
Fig. 1. Structure of SSD model
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图 2. MFFNet模型的结构
Fig. 2. Structure of MFFNet model
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图 3. 融合模块的处理过程
Fig. 3. Process of fusion module
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图 4. SIXray_OD数据集中的部分图片
Fig. 4. Some pictures in SIXray_OD dataset
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图 5. 网络的训练损失函数曲线
Fig. 5. Training loss function curves of network
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图 6. 不同模型的可视化检测结果。(a)原始图像;(b)SSD模型;(c)MFFNet模型
Fig. 6. Visual detection results of different models. (a) Original images; (b) SSD model; (c) MFFNet model
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表 1数据集中不同类型的图片数量
Table1. Number of images of different types in datasets
| Type | Number of images |
|---|
| Gun | Knife | Wrench | Plier | Scissor | Total |
|---|
| Training | 2055 | 1092 | 1586 | 2765 | 811 | 6102 | | Test | 881 | 469 | 680 | 1186 | 348 | 2616 | | Total | 2936 | 1561 | 2266 | 3951 | 1159 | 8718 |
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表 2不同融合特征层的组合方式
Table2. Combination of different fusion feature layers
| Combination | Based layer | Extra layer |
|---|
| Block 30 | Block 33 | Conv8 | Conv9 | Conv10 |
|---|
| 1 | √ | | √ | | | | √ | | √ | | | 2 | √ | | √ | | | | √ | | | √ | | 3 | √ | | | √ | | | √ | | | √ |
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表 3不同融合方式的检测精度结果
Table3. Detection accuracy results of different fusion methods unit: %
| Combination | Sum | Product | Concat |
|---|
| 1 | 78.27 | 77.76 | 78.10 | | 2 | 77.84 | 77.53 | 77.92 | | 3 | 78.05 | 77.02 | 77.54 |
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表 4各类违禁品的检测精度结果
Table4. Detection accuracy results of all kinds of contraband unit: %
| Type | SSD | MFFNet |
|---|
| Gun | 89.91 | 90.42 | | Knife | 73.31 | 75.29 | | Wrench | 69.46 | 71.17 | | Plier | 75.57 | 82.22 | | Scissor | 63.61 | 72.24 | | mAP | 74.37 | 78.27 |
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表 5消融实验的结果
Table5. Results of ablation experiment
| Model | Backbone | mAP/% |
|---|
| SSD | VGG-16 | 74.37 | | SSD | ResNet-101 | 76.18 | | SSD+FM 1 | ResNet-101 | 77.38 | | SSD+FM 2 | ResNet-101 | 77.75 | | SSD+FM 1+FM 2 | ResNet-101 | 78.27 |
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表 6不同模型的检测结果
Table6. Detection results of different models
| Model | mAP /% | FPS |
|---|
| SSD | 74.37 | 56 | | FSSD | 75.75 | 41 | | Faster R-CNN | 77.81 | 2 | | YOLO-v3 | 70.49 | 70 | | MFFNet | 78.27 | 19 |
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王昱晓, 张良. 多尺度特征融合的安检图像危险品检测[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(8): 0810012. Yuxiao Wang, Liang Zhang. Dangerous Goods Detection Based on Multi-Scale Feature Fusion in Security Images[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2021, 58(8): 0810012.
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