[发明专利]一种基于多尺度跨图像弱监督学习的违禁物检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度跨图像弱监督学习的违禁物检测方法，该方法首先构建违禁物检测模型，所述违禁物检测模型由用于图像多尺度特征提取与融合的特征交互模型、学习目标语义信息的跨图像弱监督语义分析模型以及分割掩码辅助检测模型复合而成；本发明方法通过编码器提取多尺度特征、持续特征交互强化深层语义信息，残差学习网络整合上下文信息，使用联合注意力机制学习跨图像相似性矩阵，运用解码器结构获得高层次语义分割掩码辅助检测，获得最终检测结果。本发明方法能够有效提高物品严重遮挡、高度重叠情况下的违禁物检测的准确率。