Evaluating One Stage Detector Architecture of Convolutional Neural Network for Threat Object Detection Using X-Ray Baggage Security Imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neural networks can map complex functions between input and a target, and they have produced state-of-the-art results in the field of computer vision. These neural network based models have superseded the conventional computer vision algorithms for X-ray imaging. In this paper, we propose a deep neural network based solution for a subset of the X-ray imaging problem of detecting sharp items in a baggage X-ray. Existing reports were region based CNN architecture for an object detection in X-ray imaging systems. We propose Deep learning method as a Single Shot Detector (SSD) and RetinaNet, which are a oneshot technique for object detection and are able to do inference in real time 15-30 frame per seconds (fps) videos. These techniques are Fully Convolutional Network (FCN) and have the capability to do both classification and regression with the same shared weights. These networks return a bounding box around the object of interest along with the class of that particular object. This technique has been used in training single stage detectors for four objects of interest -knife, scissors, wrench and pliers. We have achieved good detection accuracy with mean average precision of a 60.5% for SSD and of 60.9% for RetinaNet using the SIX-ray10 database, which contains harmful items and non-harmful items. The ratio of number of harmful to non-harmful items is very low, making the problem a daunting one. Through various experimentations we have come up with the best possible results using various pre-trained networks as the feature extractor in tandem with these object detection algorithms. With further improvements on the achieved results, it would be possible to deploy this technique in airports to minimize human error and improve security in such environments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle