資料介紹
隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,Ⅹ光安全檢查圖像的自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法已經(jīng)取得了重大進(jìn)步。但是,當(dāng)將這些目標(biāo)檢測(cè)算法應(yīng)用到不同于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的新數(shù)據(jù),即訓(xùn)練域數(shù)據(jù)和測(cè)試堿數(shù)據(jù)的圖像數(shù)據(jù)服從不一致的分布時(shí),這些檢測(cè)算法的性能通常會(huì)降低。根據(jù)Ⅹ光成像的變化,提岀一種基于上下文的透射率自適應(yīng)堿對(duì)齊方法,用于解決檢測(cè)算法的域不適應(yīng)問(wèn)題。首先,通過(guò)利用Ⅹ光圖像中存在的顏色信息,設(shè)計(jì)了一種注意力機(jī)制來(lái)分別處理Ⅹ光圖像的毎個(gè)顏色通道特征,解決不同Ⅹ光機(jī)器的顏色差異問(wèn)題。接著,提出一種多分辨率特征對(duì)齊方法,以解決不同廠商不同Ⅹ光圖像之間的數(shù)據(jù)分布差異。最后,使用上下文向量作為對(duì)抗訓(xùn)練的正則化,利用鄰域信息提高測(cè)試精度?;冖鈭D像數(shù)據(jù)集和( Ityscape數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明,所提方法解決了目標(biāo)檢測(cè)算法在不同于訓(xùn)練域數(shù)據(jù)的測(cè)試域中精度下降的問(wèn)題。
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