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TOOL · CL_252215 · Sep 14 · 04:00

DERA框架增强X射线图像违禁品检测能力

研究人员开发了DERA，一个旨在提高X射线图像中违禁品检测能力的框架。该方法结合了分层视觉特征和像素差边缘金字塔，从训练数据中学习特定对象的边界先验。DERA的架构通过分离边界监督并将可训练参数限制在约14.7K个，从而实现适应性。在PIDray、CLCXray和STCray数据集上进行测试时，DERA分别比基线模型在平均精度上提高了3.1、1.6和2.4个百分点。