論文の概要: Enhancing Prohibited Item Detection through X-ray-Specific Augmentation and Contextual Feature Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18078v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 06:10:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 16:15:11.799445
• Title: Enhancing Prohibited Item Detection through X-ray-Specific Augmentation and Contextual Feature Integration
• Title（参考訳）: X線強調と文脈特徴統合による禁止項目検出の強化
• Authors: Renshuai Tao, Haoyu Wang, Wei Wang, Yunchao Wei, Yao Zhao,
• Abstract要約: X線は、長い尾の分布とX線イメージングの特徴のために、アイテム検出が禁止されている。 コピーペーストやミックスアップのような従来のデータ拡張戦略は、まれなアイテムの検出を改善するのに効果がない。 これらの課題に対処するために,X-ray Imaging-driven Detection Network (XIDNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.11400642272976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: X-ray prohibited item detection faces challenges due to the long-tail distribution and unique characteristics of X-ray imaging. Traditional data augmentation strategies, such as copy-paste and mixup, are ineffective at improving the detection of rare items due to the complex interactions between overlapping objects. Furthermore, X-ray imaging removes easily distinguishable features like color and texture, making it difficult to differentiate between visually similar categories. To address these challenges, in this work, we propose the X-ray Imaging-driven Detection Network (XIDNet). Inspired by the unique characteristics of X-ray imaging, this network introduces two key innovations: a novel X-ray-specific augmentation strategy that generates more realistic training samples for rare items, thereby improving detection performance for categories with insufficient samples, and an contextual feature integration algorithm that captures the spatial and semantic interactions between objects and surroundings under X-ray imaging, enhancing the model's ability to distinguish between similar categories. Extensive experimental results show that XIDNet effectively leverages X-ray imaging characteristics to significantly improve detection performance, outperforming popular SoTA methods by up to 17.2% in tail categories.
• Abstract（参考訳）: X線は、長い尾の分布とX線イメージングの特徴のために、アイテム検出が禁止されている。 コピーペーストやミックスアップのような従来のデータ拡張戦略は、重複するオブジェクト間の複雑な相互作用のため、まれなアイテムの検出を改善するのに効果がない。 さらに、X線画像は色やテクスチャなどの識別しやすい特徴を取り除き、視覚的に類似したカテゴリを区別することが困難になる。 そこで本研究では,X-ray Imaging-driven Detection Network (XIDNet)を提案する。 X線イメージングの特徴に触発されたこのネットワークは、希少な項目に対するより現実的なトレーニングサンプルを生成する新しいX線特異的拡張戦略と、X線イメージング下でのオブジェクトと周囲の空間的・意味的相互作用をキャプチャし、類似のカテゴリを識別するモデルの能力を向上するコンテキスト的特徴統合アルゴリズムという、2つの重要なイノベーションを導入している。 大規模な実験の結果、XIDNetはX線イメージング特性を効果的に活用し、検出性能を大幅に向上し、人気のSOTA法を最大17.2%向上させた。

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