X-ray 违禁品检测数据集是由华南师范大学联合香港理工大学、萨斯喀彻温大学于 2025 年发布的一个面向 X 射线安检场景下违禁品目标检测任务的数据集，相关论文成果为 Balanced X-ray Security Dataset and Enhanced YOLO for Contraband Detection，旨在提升检测模型在复杂、拥挤安检图像中的识别能力，尤其针对类别不平衡和样本稀缺等现实问题进行设计。

该数据集共包含 13,728 张 X 射线安检图像，覆盖 12 类常见违禁品类别，并针对每一类别构建了近似均衡的样本分布，每类约包含 1,500 张图像，有效缓解了传统安检数据集中普遍存在的类别不平衡问题。数据集基于 SIXray 与 PIDray 构建，并通过 CSAF 增强与下采样策略实现类别均衡。