論文の概要: CSPCL: Category Semantic Prior Contrastive Learning for Deformable DETR-Based Prohibited Item Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16665v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 03:04:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:34.065977
• Title: CSPCL: Category Semantic Prior Contrastive Learning for Deformable DETR-Based Prohibited Item Detectors
• Title（参考訳）: CSPCL:デフォルマブルDTRによる禁止項目検出のためのカテゴリセマンティック事前コントラスト学習
• Authors: Mingyuan Li, Tong Jia, Hui Lu, Bowen Ma, Hao Wang, Dongyue Chen,
• Abstract要約: X線画像に基づく禁止項目検出は、最も効果的なセキュリティ検査方法の1つである。 前景と後景の結合により、自然画像用に設計された一般的な検出器は性能が良くない。 本稿では,分類器が認識するクラスプロトタイプとコンテンツクエリとを整合させるカテゴリセマンティック事前比較学習機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.23801404004195
• License:
• Abstract: Prohibited item detection based on X-ray images is one of the most effective security inspection methods. However, the foreground-background feature coupling caused by the overlapping phenomenon specific to X-ray images makes general detectors designed for natural images perform poorly. To address this issue, we propose a Category Semantic Prior Contrastive Learning (CSPCL) mechanism, which aligns the class prototypes perceived by the classifier with the content queries to correct and supplement the missing semantic information responsible for classification, thereby enhancing the model sensitivity to foreground features.To achieve this alignment, we design a specific contrastive loss, CSP loss, which includes Intra-Class Truncated Attraction (ITA) loss and Inter-Class Adaptive Repulsion (IAR) loss, and outperforms classic N-pair loss and InfoNCE loss. Specifically, ITA loss leverages class prototypes to attract intra-class category-specific content queries while preserving necessary distinctiveness. IAR loss utilizes class prototypes to adaptively repel inter-class category-specific content queries based on the similarity between class prototypes, helping disentangle features of similar categories.CSPCL is general and can be easily integrated into Deformable DETR-based models. Extensive experiments on the PIXray and OPIXray datasets demonstrate that CSPCL significantly enhances the performance of various state-of-the-art models without increasing complexity.The code will be open source once the paper is accepted.
• Abstract（参考訳）: X線画像に基づく禁止項目検出は、最も効果的なセキュリティ検査方法の1つである。 しかし、X線画像に特有の重なり合う現象による前景・裏面の特徴結合は、自然画像用に設計された一般的な検出器の性能を低下させる。 この問題に対処するため,分類器が認識するクラスプロトタイプをコンテンツクエリと整合させて,分類に責任のある意味情報を補正し補足することで,前景の特徴に対するモデル感度を高めるカテゴリセマンティック事前比較学習(CSPCL)機構を提案し,これを実現するために,クラス間トラヒテッド・トラクション(ITA)の損失とクラス間適応反発(IAR)の損失を含む,特定のコントラスト損失,CSPの損失を設計し,古典的なNペア損失とInfoNCEの損失を上書きする。 具体的には、ITA損失はクラスプロトタイプを活用して、クラス内のカテゴリ固有のコンテンツクエリを惹きつけると同時に、必要な特異性を保っている。 IARロスはクラスプロトタイプを利用して、クラスプロトタイプ間の類似性に基づいてクラス間カテゴリ固有のコンテンツクエリを適応的に削除し、類似したカテゴリの特徴を歪ませることを支援する。 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、CSPCLは複雑さを増すことなく様々な最先端モデルの性能を著しく向上させることを示した。

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