Un marco de detección multiescala ligero para imágenes de rayos X con aprendizaje contrastivo supervisado

Área de la Ciencia:

• Visión por Computadora
• Inteligencia Artificial
• Tecnología de Seguridad

Sus antecedentes:

• La inspección automatizada de seguridad con rayos X enfrenta desafíos con objetos ocluidos y pequeños.
• Los detectores de objetos existentes tienen dificultades con la oclusión densa y los fondos desordenados en las imágenes de rayos X.
• Los recursos computacionales limitados dificultan la aplicabilidad en el mundo real de los sistemas de detección actuales.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco de detección de objetos multiescala ligero y discriminatorio para la inspección de seguridad con rayos X.
• Mejorar la precisión y eficiencia de la identificación de artículos prohibidos en condiciones difíciles.
• Mejorar la aplicabilidad en el mundo real de la detección de objetos en la selección de seguridad.

Principales métodos:

• Marco propuesto YOLOv8-DWConv-CSAF que integra compresión arquitectónica, mejora de características guiada por atención y aprendizaje de representación contrastiva.
• Reemplazo de convoluciones estándar con convoluciones separables en profundidad (DWConv) para reducir parámetros y costo computacional.
• Introducción de un nuevo módulo de fusión de atención canal-espacial (CSAF) y una función de pérdida híbrida (pérdida contrastiva PIoU + InfoNCE).

Principales resultados:

• YOLOv8-DWConv-CSAF logró un rendimiento de vanguardia en los puntos de referencia CLCXray e HiXray.
• El modelo demostró alta precisión combinada con eficiencia en tiempo real.
• Reducción significativa de parámetros y costo computacional lograda a través de la integración de DWConv.

Conclusiones:

• El marco propuesto YOLOv8-DWConv-CSAF es adecuado para sistemas prácticos de selección de seguridad.
• El método aborda eficazmente los desafíos de objetos pequeños, superpuestos y fuertemente ocluidos en imágenes de rayos X.
• Se lograron capacidades de generalización robustas para mejorar la inspección de seguridad.