論文の概要: Towards Real-World Prohibited Item Detection: A Large-Scale X-ray Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07020v1
• Date: Mon, 16 Aug 2021 11:14:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 15:00:39.763290
• Title: Towards Real-World Prohibited Item Detection: A Large-Scale X-ray Benchmark
• Title（参考訳）: 実世界の禁止項目検出に向けて:大規模X線ベンチマーク
• Authors: Boying Wang and Libo Zhang and Longyin Wen and Xianglong Liu and Yanjun Wu
• Abstract要約: 本稿では,PIDrayと命名された大規模データセットについて述べる。 大量の努力を払って、私たちのデータセットには、高品質な注釈付きセグメンテーションマスクとバウンディングボックスを備えた47,677ドルのX線画像に、禁止アイテムの12ドルカテゴリが含まれています。 提案手法は最先端の手法に対して,特に故意に隠された項目を検出するために好適に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.9819155669618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic security inspection using computer vision technology is a challenging task in real-world scenarios due to various factors, including intra-class variance, class imbalance, and occlusion. Most of the previous methods rarely solve the cases that the prohibited items are deliberately hidden in messy objects due to the lack of large-scale datasets, restricted their applications in real-world scenarios. Towards real-world prohibited item detection, we collect a large-scale dataset, named as PIDray, which covers various cases in real-world scenarios for prohibited item detection, especially for deliberately hidden items. With an intensive amount of effort, our dataset contains $12$ categories of prohibited items in $47,677$ X-ray images with high-quality annotated segmentation masks and bounding boxes. To the best of our knowledge, it is the largest prohibited items detection dataset to date. Meanwhile, we design the selective dense attention network (SDANet) to construct a strong baseline, which consists of the dense attention module and the dependency refinement module. The dense attention module formed by the spatial and channel-wise dense attentions, is designed to learn the discriminative features to boost the performance. The dependency refinement module is used to exploit the dependencies of multi-scale features. Extensive experiments conducted on the collected PIDray dataset demonstrate that the proposed method performs favorably against the state-of-the-art methods, especially for detecting the deliberately hidden items.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョン技術を用いた自動セキュリティ検査は,クラス内分散,クラス不均衡,オクルージョンといったさまざまな要因により,現実のシナリオでは難しい課題である。 以前の方法のほとんどは、大規模なデータセットがないため、禁止されたアイテムが故意に乱雑なオブジェクトに隠れているケースをほとんど解決しません。 実世界の禁止アイテム検出に向けて,PIDrayという名の大規模データセットを収集し,特に故意に隠蔽されたアイテムの検出を実世界のシナリオでカバーする。 大量の努力を払って、私たちのデータセットには、高品質な注釈付きセグメンテーションマスクとバウンディングボックスを備えた47,677ドルのX線画像に、禁止アイテムの12ドルカテゴリが含まれています。 我々の知る限りでは、これまでで最大の禁止アイテム検出データセットである。 一方,我々は,sdanet (selective dense attention network) を設計して,集中型注意モジュールと依存的リファインメントモジュールからなる,強いベースラインを構築する。 空間的およびチャネル的に密着した注意によって形成される密着モジュールは、性能を高めるための識別的特徴を学習するために設計されている。 依存性リファインメントモジュールは、マルチスケール機能の依存関係を利用するために使用される。 収集したPIDrayデータセットで行った大規模な実験により,提案手法は最先端の手法に対して,特に故意に隠された項目を検出するために好適に機能することが示された。

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