論文の概要: Occluded Prohibited Items Detection: an X-ray Security Inspection Benchmark and De-occlusion Attention Module

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08656v4
• Date: Thu, 13 Aug 2020 13:41:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 05:35:36.894448
• Title: Occluded Prohibited Items Detection: an X-ray Security Inspection Benchmark and De-occlusion Attention Module
• Title（参考訳）: Occluded Prohibited Items Detection: A X-ray Security Inspection Benchmark and De-occlusion Attention Module
• Authors: Yanlu Wei, Renshuai Tao, Zhangjie Wu, Yuqing Ma, Libo Zhang, Xianglong Liu
• Abstract要約: 我々はOPIXrayというセキュリティ検査のための最初の高品質なオブジェクト検出データセットをコントリビュートする。 OPIXrayは、空港のプロの検査官が手動で注記した「カッター」に焦点をあてた。 本稿では,プラグイン・アンド・プレイモジュールであるデオクルージョン・アテンション・モジュール(DOAM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.75589128518707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Security inspection often deals with a piece of baggage or suitcase where objects are heavily overlapped with each other, resulting in an unsatisfactory performance for prohibited items detection in X-ray images. In the literature, there have been rare studies and datasets touching this important topic. In this work, we contribute the first high-quality object detection dataset for security inspection, named Occluded Prohibited Items X-ray (OPIXray) image benchmark. OPIXray focused on the widely-occurred prohibited item "cutter", annotated manually by professional inspectors from the international airport. The test set is further divided into three occlusion levels to better understand the performance of detectors. Furthermore, to deal with the occlusion in X-ray images detection, we propose the De-occlusion Attention Module (DOAM), a plug-and-play module that can be easily inserted into and thus promote most popular detectors. Despite the heavy occlusion in X-ray imaging, shape appearance of objects can be preserved well, and meanwhile different materials visually appear with different colors and textures. Motivated by these observations, our DOAM simultaneously leverages the different appearance information of the prohibited item to generate the attention map, which helps refine feature maps for the general detectors. We comprehensively evaluate our module on the OPIXray dataset, and demonstrate that our module can consistently improve the performance of the state-of-the-art detection methods such as SSD, FCOS, etc, and significantly outperforms several widely-used attention mechanisms. In particular, the advantages of DOAM are more significant in the scenarios with higher levels of occlusion, which demonstrates its potential application in real-world inspections. The OPIXray benchmark and our model are released at https://github.com/OPIXray-author/OPIXray.
• Abstract（参考訳）: セキュリティ検査は、オブジェクトが互いに重なり合うバッグやスーツケースを扱うことが多く、X線画像における禁止アイテムの検出には不満足なパフォーマンスをもたらす。 文献では、この重要なトピックに触れる稀な研究やデータセットがある。 本稿では,セキュリティインスペクションのための最初の高品質オブジェクト検出データセットであるoccluded prohibited items x-ray (opixray) 画像ベンチマークを提案する。 OPIXrayは、空港のプロの検査官が手動で注記した「カッター」に焦点をあてた。 テストセットはさらに3つのオクルージョンレベルに分割され、検出器の性能をよりよく理解する。 さらに,X線画像検出における閉塞に対処するために,プラグイン・アンド・プレイモジュールであるDOAM(De-occlusion Attention Module)を提案する。 X線撮影では重い閉塞にもかかわらず、物体の形状はよく保存でき、異なる素材は異なる色やテクスチャで視覚的に現れる。 これらの観測から得られたDOAMは,禁止項目の外観情報を同時に利用して注目マップを生成し,一般検出器の特徴地図の精細化に役立てる。 我々は,opixrayデータセット上のモジュールを包括的に評価し,ssd,fcosなどの最先端検出手法の性能を一貫して向上させ,広く使用されている注意機構を著しく上回っていることを示す。 特に、DOAMの利点は、より高い閉塞レベルを持つシナリオにおいてより重要であり、現実世界の検査においてその可能性を示す。 OPIXrayベンチマークと私たちのモデルはhttps://github.com/OPIXray-author/OPIXrayで公開されています。

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