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End-to-End Object Separation for Threat Detection in Large-Scale X-Ray Security Images 대규모 X-Ray 보안 이미지에서 위협 탐지를 위한 엔드투엔드 개체 분리

Joanna Kazzandra DUMAGPI, Yong-Jin JEONG

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요약 :

픽셀 수준 접근 방식과 같은 세분화된 이미지 분석은 X-Ray 보안 이미지의 위협 탐지를 향상시킵니다. 실제 환경에서는 완전한 픽셀 수준 주석을 얻는 데 드는 비용이 크게 증가하며, 이는 데이터 세트에 부분적으로 레이블을 지정하여 줄일 수 있습니다. 그러나 부분적으로 레이블이 지정된 데이터세트를 처리하면 복잡한 다단계 네트워크를 훈련하게 될 수 있습니다. 본 논문에서는 부분적으로 레이블이 지정된 데이터 세트에서 단일 네트워크를 훈련하는 동시에 데이터 및 객체 제안 수준에서 고유한 클래스 불균형을 완화하는 새로운 엔드 투 엔드 객체 분리 프레임워크를 제안합니다. 경험적 결과는 기존 접근 방식에 비해 상당한 개선이 있음을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.10 pp.1807-1811
발행일
2022/10/01
공개일
2022/07/25
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2022EDL8019
원고의 종류
LETTER
범주
인공지능, 데이터마이닝

작성자

Joanna Kazzandra DUMAGPI
  Kwangwoon University
Yong-Jin JEONG
  Kwangwoon University

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