論文の概要: Open-Vocabulary X-ray Prohibited Item Detection via Fine-tuning CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10961v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 14:42:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 19:42:48.846385
• Title: Open-Vocabulary X-ray Prohibited Item Detection via Fine-tuning CLIP
• Title（参考訳）: 細調整CLIPによるオープンボキャブラリX線禁止項目検出
• Authors: Shuyang Lin, Tong Jia, Hao Wang, Bowen Ma, Mingyuan Li, Dongyue Chen,
• Abstract要約: 蒸留をベースとしたオープン語彙オブジェクト検出タスクをX線セキュリティ検査領域に導入する。 検知器が訓練された基準カテゴリを超えた、新しい禁止アイテムカテゴリを検出することを目的としている。 X線機能アダプタをOVODフレームワーク内のCLIPに適用し、OVXDモデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.934570446284497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: X-ray prohibited item detection is an essential component of security check and categories of prohibited item are continuously increasing in accordance with the latest laws. Previous works all focus on close-set scenarios, which can only recognize known categories used for training and often require time-consuming as well as labor-intensive annotations when learning novel categories, resulting in limited real-world applications. Although the success of vision-language models (e.g. CLIP) provides a new perspectives for open-set X-ray prohibited item detection, directly applying CLIP to X-ray domain leads to a sharp performance drop due to domain shift between X-ray data and general data used for pre-training CLIP. To address aforementioned challenges, in this paper, we introduce distillation-based open-vocabulary object detection (OVOD) task into X-ray security inspection domain by extending CLIP to learn visual representations in our specific X-ray domain, aiming to detect novel prohibited item categories beyond base categories on which the detector is trained. Specifically, we propose X-ray feature adapter and apply it to CLIP within OVOD framework to develop OVXD model. X-ray feature adapter containing three adapter submodules of bottleneck architecture, which is simple but can efficiently integrate new knowledge of X-ray domain with original knowledge, further bridge domain gap and promote alignment between X-ray images and textual concepts. Extensive experiments conducted on PIXray and PIDray datasets demonstrate that proposed method performs favorably against other baseline OVOD methods in detecting novel categories in X-ray scenario. It outperforms previous best result by 15.2 AP50 and 1.5 AP50 on PIXray and PIDray with achieving 21.0 AP50 and 27.8 AP50 respectively.
• Abstract（参考訳）: X線禁止項目検出は、セキュリティチェックの不可欠な要素であり、最新の法律に従って、禁止項目のカテゴリが継続的に増加している。 トレーニングに使用される既知のカテゴリのみを認識でき、新しいカテゴリを学ぶ際に労働集約的なアノテーションを必要とせず、結果として現実世界のアプリケーションに限られる。 視覚言語モデル(例えばCLIP)の成功は、オープンセットのX線禁止アイテム検出のための新しい視点を提供するが、CLIPを直接X線領域に適用すると、X線データとCLIPの事前トレーニングに使用される一般的なデータとのドメインシフトによって、パフォーマンスが大幅に低下する。 上記の課題に対処するため、本論文では、CLIPを拡張して特定のX線領域における視覚的表現を学習することにより、蒸留に基づくオープンボキャブラリオブジェクト検出(OVOD)タスクをX線セキュリティ検査領域に導入する。 具体的には、OVXDモデルを開発するために、X線機能アダプタを提案し、OVODフレームワーク内のCLIPに適用する。 ボトルネックアーキテクチャの3つのアダプタサブモジュールを含むX線機能アダプタは、単純だが、X線領域の新しい知識を元の知識と効率的に統合し、さらに領域ギャップを橋渡しし、X線画像とテキスト概念のアライメントを促進することができる。 PIXray と PIDray のデータセットを用いた大規模な実験により,提案手法は,X線シナリオにおける新しいカテゴリの検出において,他のベースライン OVOD 法に対して良好に動作することを示した。 PIXrayでは15.2 AP50、PIDrayでは1.5 AP50、それぞれ21.0 AP50と27.8 AP50を上回っている。

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