一种用于X光违禁品检测的通道剪枝与自蒸馏轻量化YOLOv8改进模型

本发明公开了一种用于X光违禁品检测的通道剪枝与自蒸馏轻量化YOLOv8改进模型，能够在保证检测精度的同时显著降低模型复杂度，属于智能安检领域。本发明方法包括：对X光行李违禁品数据集进行预处理，基于YOLOv8模型进行训练，并依次实施稀疏训练、通道剪枝、微调和自蒸馏操作，实现模型结构的有效压缩和性能提升。通过上述步骤，所获得的模型在大幅降低参数量和计算量的同时，依然能够保持较高的检测精度和实时性，适用于资源受限的嵌入式设备或边缘计算平台的X光安检场景。该发明能够提升安检系统的智能化水平和运行效率，实现模型的高效精简与快速推理，具有良好的应用前景。