資料介紹
隨著卷積神經網絡的發展,Ⅹ光安全檢查圖像的自動目標檢測算法已經取得了重大進步。但是,當將這些目標檢測算法應用到不同于訓練集數據的新數據,即訓練域數據和測試堿數據的圖像數據服從不一致的分布時,這些檢測算法的性能通常會降低。根據Ⅹ光成像的變化,提岀一種基于上下文的透射率自適應堿對齊方法,用于解決檢測算法的域不適應問題。首先,通過利用Ⅹ光圖像中存在的顏色信息,設計了一種注意力機制來分別處理Ⅹ光圖像的毎個顏色通道特征,解決不同Ⅹ光機器的顏色差異問題。接著,提出一種多分辨率特征對齊方法,以解決不同廠商不同Ⅹ光圖像之間的數據分布差異。最后,使用上下文向量作為對抗訓練的正則化,利用鄰域信息提高測試精度。基于ⅹ光圖像數據集和( Ityscape數據集的實驗表明,所提方法解決了目標檢測算法在不同于訓練域數據的測試域中精度下降的問題。
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