論文の概要: A Study on Tiny YOLO for Resource Constrained Xray Threat Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15601v2
- Date: Mon, 6 Nov 2023 20:31:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 19:07:18.429686
- Title: A Study on Tiny YOLO for Resource Constrained Xray Threat Detection
- Title(参考訳): 資源拘束型X線脅威検出のためのTiny YOLOの検討
- Authors: Raghav Ambati, Ayon Borthakur
- Abstract要約: 本稿では,X線脅威検出などのエッジデバイスアプリケーションへの適合性を念頭に,複数のネットワークを実装し,解析する。
我々は、セキュリティ荷物検診画像の脅威を検出するタスクを、最先端のYOLOオブジェクト検出モデルを用いて解決する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper implements and analyzes multiple networks with the goal of
understanding their suitability for edge device applications such as X-ray
threat detection. In this study, we use the state-of-the-art YOLO object
detection model to solve this task of detecting threats in security baggage
screening images. We designed and studied three models - Tiny YOLO, QCFS Tiny
YOLO, and SNN Tiny YOLO. We utilize an alternative activation function
calculated to have zero expected conversion error with the activation of a
spiking activation function in our Tiny YOLOv7 model. This \textit{QCFS}
version of the Tiny YOLO replicates the activation function from ultra-low
latency and high-efficiency SNN architecture. It achieves state-of-the-art
performance on CLCXray, an open-source X-ray threat Detection dataset. In
addition, we also study the behavior of a Spiking Tiny YOLO on the same X-ray
threat Detection dataset.
- Abstract(参考訳): 本稿では,X線脅威検出などのエッジデバイスアプリケーションへの適合性を念頭に,複数のネットワークを実装し,解析する。
本研究では,最先端のyoloオブジェクト検出モデルを用いて,セキュリティバッグスクリーニング画像における脅威検出の課題を解決する。
我々は、Tiny YOLO、QCFS Tiny YOLO、SNN Tiny YOLOの3つのモデルの設計と研究を行った。
小型のyolov7モデルにおいて、スパイク活性化関数の活性化とともに、ゼロの変換誤差を計算した代替活性化関数を利用する。
この Tiny YOLO の \textit{QCFS} バージョンは、超低レイテンシと高効率 SNN アーキテクチャからアクティベーション機能を複製する。
CLCXrayはオープンソースのX線脅威検出データセットである。
さらに,同じx線脅威検出データセット上で,小さなヨーロを吐き出す挙動についても検討した。
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