Mejora de YOLOv8 para la detección de mercancías peligrosas en imágenes de seguridad de rayos X
Autores: Wang, Aili; Yuan, Pengfei; Wu, Haibin; Iwahori, Yuji; Liu, Yan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejora de YOLOv8 para la detección de mercancías peligrosas en imágenes de seguridad de rayos X
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Imágenes de seguridad de rayos X
Modelo de detección
Módulo GELAN
Módulo EMA
Función de pérdida Inner-CIoU
Precisión media promedio
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Las imágenes de seguridad de rayos X enfrentan desafíos significativos debido a fondos complejos, superposición de elementos y detección de objetivos a múltiples escalas. Los métodos tradicionales a menudo tienen dificultades para identificar con precisión objetos, especialmente en condiciones desordenadas.
Descripción
Las imágenes de seguridad de rayos X enfrentan desafíos significativos debido a fondos complejos, superposición de elementos y detección de objetivos a múltiples escalas. Los métodos tradicionales a menudo tienen dificultades para identificar con precisión objetos, especialmente en condiciones desordenadas.