计算机工程与应用2024，Vol.60Issue(16)：P.217-227,11.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2305-0297
基于改进YOLOv5的X光违禁品检测算法
摘要
关键词
深度学习/YOLOv5算法/X光违禁品检测/ProFPN/k-means++/EIOU Loss分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
曾泓翔,文志诚..基于改进YOLOv5的X光违禁品检测算法[J].计算机工程与应用,2024,60(16):P.217-227,11.基金项目
国家自然科学基金(62072172) （62072172）
湖南省自然科技基金(2022JJ50077,2022-2024)。 （2022JJ50077,2022-2024）
