X線画像における禁止項目の検出への高効率検出器の応用に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Wei Yuanxi; Liu Xiaoping; Liu Yinan

文献

J-GLOBAL ID：202202227460448618 整理番号：22A0890668

X線画像における禁止項目の検出への高効率検出器の応用に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the application of high-efficiency detectors into the detection of prohibited item in X-ray images

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巻： 52 号： 5 ページ： 4807-4823 発行年： 2022年
JST資料番号： W0297A ISSN： 0924-669X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

X線イメージングは,破壊のない物体の内部構造を検査するのに使用できるので,X線画像に基づく目視検査は,カスタム,空港,鉄道駅,および郵便のようなセキュリティチェックで広く使われている。特に,事後表現産業において,表現区画の迅速かつ正確な検査は,ロジスティックス効率を効果的に改善することができる。本論文は,X線画像における禁止アイテムを検出するコンピュータビジョン技術の応用を研究した。マルチビューの下のパッケージにおけるマルチ姿勢オブジェクトのため,単一ビューの下でパッケージから禁止アイテムを見つけるのは難しい。本論文は,分類の喪失関数と畳み込みニューラルネットワークの注意機構によってこの問題を解決する方法を調査して,それらを高効率検出器に適用する。一方では,X線画像分類タスクのための短縮損失という新しい損失関数を提案した。提案した損失では,損失層の入力ベクトルを打切し,クラス内の差を低減し,クラス間の差を増加させた。他方,著者らは,より効果的に禁止されたアイテムの視覚特徴を得る目的で,高効率検出器のための2つの新しいアーキテクチャを提案した。チャネルコンテキストブロック(CCブロック)と呼ばれる新しいアーキテクチャの1つは,グローバルコンテキスト(GCブロック)に基づいている。それは,グローバル平均プールの運用を通して各チャネルに関するグローバルコンテキスト情報を含み,それはグローバルコンテキスト(GC)ブロックとは異なった。GCCブロックと命名されたアーキテクチャの他の1つ,それはチャネルコンテキストブロック(CCブロック)とグローバルコンテキスト(GC)ブロックを併合することによって形成され,それは禁止アイテムの検出精度をさらに改良するために使用される。GDX線データセットにおける現在広く使われている高効率検出器に関する実験の結果は,提案した短縮損失がある程度禁止アイテムの検出精度を改善でき,新しいアーキテクチャが検出精度をより大きく改善することを示した。本論文で提案したアルゴリズムは,GDX線データセットに関する最先端である。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 図形・画像処理一般

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