面向X射线禁止物品检测的背景混合增强技术
计算机视觉与模式识别
2025-07-28 v3
摘要
当前面向X射线禁止物品检测的数据驱动方法仍未得到充分探索，尤其在设计有效数据增强方面。现有自然图像增强方法忽视了X射线安全图像的数据特征。此外，此前的X射线增强方法主要聚焦于前景禁止物品，忽视了具有信息性的背景线索。本文提出基于背景的混合（Background Mixup, BGM），一种专为X射线安全成像领域设计的背景增强技术。不同于常规方法，BGM基于对X射线传输成像和材料基伪着色的深入分析：1）X射线传输成像：传输X射线像素代表沿成像路径多个材料的复合信息。2）材料基伪着色：X射线图像中的伪着色直接与材料属性相关，有助于材料区分。基于上述洞见，BGM在纹理结构和材料变化两个维度上混合背景块，以从复杂背景线索中受益。这一技术增强了模型处理遮挡导致的判别性不平衡的能力。重要的是，BGM与现有以前景为导向的增强技术是正交且完全兼容的，可联合使用以进一步提升检测性能。在多个X射线安全基准数据集上的大量实验表明，BGM consistently 超过强基准，无需额外标注或显著训练开销。这一工作开创了在X射线禁止物品检测中探索背景感知增强的先河，提供了一种轻量级、即插即用且适用范围广的解决方案。
引用
@article{arxiv.2412.00460,
title = {BGM: Background Mixup for X-ray Prohibited Items Detection},
author = {Weizhe Liu and Renshuai Tao and Hongguang Zhu and Yunda Sun and Yao Zhao and Yunchao Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.00460},
year = {2025}
}