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隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展，Ⅹ光安全檢查圖像的自動目標檢測算法已經(jīng)取得了重大進步。但是，當將這些目標檢測算法應用到不同于訓練集數(shù)據(jù)的新數(shù)據(jù)，即訓練域數(shù)據(jù)和測試堿數(shù)據(jù)的圖像數(shù)據(jù)服從不一致的分布時，這些檢測算法的性能通常會降低。根據(jù)Ⅹ光成像的變化，提岀一種基于上下文的透射率自適應堿對齊方法，用于解決檢測算法的域不適應問題。首先，通過利用Ⅹ光圖像中存在的顏色信息，設計了一種注意力機制來分別處理Ⅹ光圖像的毎個顏色通道特征，解決不同Ⅹ光機器的顏色差異問題。接著，提出一種多分辨率特征對齊方法，以解決不同廠商不同Ⅹ光圖像之間的數(shù)據(jù)分布差異。最后，使用上下文向量作為對抗訓練的正則化，利用鄰域信息提高測試精度。基于ⅹ光圖像數(shù)據(jù)集和（ Ityscape數(shù)據(jù)集的實驗表明，所提方法解決了目標檢測算法在不同于訓練域數(shù)據(jù)的測試域中精度下降的問題。
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