論文の概要: MMCL: Boosting Deformable DETR-Based Detectors with Multi-Class Min-Margin Contrastive Learning for Superior Prohibited Item Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03176v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 12:07:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 18:40:12.658233
• Title: MMCL: Boosting Deformable DETR-Based Detectors with Multi-Class Min-Margin Contrastive Learning for Superior Prohibited Item Detection
• Title（参考訳）: MMCL:超禁物検出のためのマルチクラスミニマージンコントラスト学習による変形可能なDETR検出装置
• Authors: Mingyuan Li, Tong Jia, Hui Lu, Bowen Ma, Hao Wang, Dongyue Chen,
• Abstract要約: X線画像における禁止項目検出は、最も効果的なセキュリティ検査方法の1つである。 X線画像における特異な現象が重なり合うと、前景と背景の特徴が結合する。 コンテンツクエリのカテゴリ意味情報を明らかにするために,Multi-class Min-Margin Contrastive Learning (MMCL)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.23801404004195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prohibited Item detection in X-ray images is one of the most effective security inspection methods.However, differing from natural light images, the unique overlapping phenomena in X-ray images lead to the coupling of foreground and background features, thereby lowering the accuracy of general object detectors.Therefore, we propose a Multi-Class Min-Margin Contrastive Learning (MMCL) method that, by clarifying the category semantic information of content queries under the deformable DETR architecture, aids the model in extracting specific category foreground information from coupled features.Specifically, after grouping content queries by the number of categories, we employ the Multi-Class Inter-Class Exclusion (MIE) loss to push apart content queries from different groups. Concurrently, the Intra-Class Min-Margin Clustering (IMC) loss is utilized to attract content queries within the same group, while ensuring the preservation of necessary disparity. As training, the inherent Hungarian matching of the model progressively strengthens the alignment between each group of queries and the semantic features of their corresponding category of objects. This evolving coherence ensures a deep-seated grasp of category characteristics, consequently bolstering the anti-overlapping detection capabilities of models.MMCL is versatile and can be easily plugged into any deformable DETR-based model with dozens of lines of code. Extensive experiments on the PIXray and OPIXray datasets demonstrate that MMCL significantly enhances the performance of various state-of-the-art models without increasing complexity. The code has been released at https://github.com/anonymity0403/MMCL.
• Abstract（参考訳）: 自然光画像と異なり、X線画像の特異な重なり合い現象は前景と背景の特徴の結合を招き、一般的な物体検出器の精度を低下させるが、従来は変形可能なDreTRアーキテクチャの下でコンテンツクエリのカテゴリ意味情報を明確化することで、特定のカテゴリ前景情報を結合した特徴から抽出するモデルを補助するマルチクラス・インタークラス・エクスクルージョン(MIE)法が提案されていた。 同時に、IMC(Intra-Class Min-Margin Clustering)の損失を利用して、同一グループ内のコンテンツクエリを誘引し、必要な相違を確実にする。 トレーニングとして、モデルの固有のハンガリー語マッチングは、各クエリのグループ間のアライメントと、対応するオブジェクトのカテゴリのセマンティックな特徴を徐々に強化する。 この進化するコヒーレンスにより、カテゴリ特性の深い把握が保証され、結果としてモデルの反オーバーラップ検出能力が強化される。MMCLは汎用的で、数十行のコードを持つ変形可能なDETRベースのモデルに容易にプラグインできる。 PIXrayデータセットとOPIXrayデータセットの大規模な実験により、MMCLは複雑さを増すことなく様々な最先端モデルの性能を大幅に向上することが示された。 コードはhttps://github.com/anonymity0403/MMCLでリリースされた。

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