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本发明公开了一种基于自适应下采样与多维度注意力机制的地铁危险品太赫兹检测方法，包括：获取太赫兹图像数据集；搭建深度学习网络模型，深度学习网络模型包括依次连接的backbone特征提取网络、neck特征提取网络、下采样模块、融合通道与空间注意力模块、空间注意力模块和YoloHead检测头；通过并行池化与卷积操作对输入特征图进行双路径处理；在融合通道与空间注意力模块中，对特征图进行全局上下文建模；在空间注意力模块中，通过条带状池化层捕获长程上下文依赖；将neck网络输出的多尺度特征图输入YoloHead检测头，输出目标检测框；通过非极大值抑制算法去除冗余检测框，保留置信度最高的检测结果。