首个X光下的小样本检验基准和弱特征增强网络，研究入选ACM MM 2022

里设计了备受损失formula_，计算出新来每两个并不一定特点他设计彼此之间余弦相似度的百分比，通过最小化备受损失formula_可以让完全有所不同并不一定他设计的特点向量趋于对偶，恒等式如下：

特点相一致子系统（FR）

特点相一致子系统（FR）所动手的是将他设计库里当中存储的并不一定他设计特点与候选边框特点进行时完全有所不同程度交融，从而进一步提高主干网路所含出新的请注意示特点。

相一致过程首先无需确定的是由主干网路生成的候选边框特点无需交融当前他设计库里当中完全一致的哪一种并不一定特点他设计。学术界们实施的并不一定举例来说法则为：在训练阶段，将候选边框特点所属最终目标的并不一定标签作为交融并不一定；在beta，计算出新来候选边框特点 f_R 与当前他设计库里当中每个并不一定特点他设计彼此之间的余弦相似度并比较，将相似度次于的并不一定他设计作为交融并不一定。

并不一定特点他设计的交融法则采用了两种法则，第一种是朴素交融法则，恒等式如下：

而由于 X 和光场面下完全有所不同并不一定的信息丢失程度完全有所不同，因此完全有所不同并不一定对并不一定他设计当中包含的可依据特点的需求量程度也完全有所不同，因此仅仅用朴素的交融法则很难超出新令人满意的真实感，该子系统设计了正弦的交融法则，恒等式如下：

三、物理

物理部分首先在 VOC 上半部数据集集上展示出新微小特点会造成不算检验最终目标样品假设的安全性降低（微小特点影响物理）；其次在真正很弱特点场面（X-ray FSOD 数据集集）、模拟很弱特点（VOC 上半部数据集集）以及有别于场面（Pascal VOC 数据集集）下进行时了对比次测试，充分说明了假设的有效性；最后进行时分离物理。

物理对比的假设之外 TFA（ICML 2020）、FSCE (CVPR 2021)、DeFRCN (ICCV 2021)、DCNet (CVPR 2021) 等 SOTA 法则。

1. 微小特点影响物理

请注意 1：微小特点造成的安全性降低

2. 对比次测试

（1）X-ray FSOD 数据集集

请注意 2：在 X-ray FSOD 上新类 mAP50 准确度的对比结果

（2）VOC 上半部数据集集

请注意 3：在 VOC 上半部数据集集上新类 mAP50 准确度的对比结果

（3）Pascal VOC 数据集集

请注意 3：在 Pascal VOC 数据集集上新类 mAP50 准确度的对比结果

分离物理

请注意 4：分离物理结果

四、总结

本文当中，学术界们指出新 X 和光场面下的小检验样品使命往往造成着由于遮挡严重影响、颜色短缺等理由造成的最终目标特点比较微小的危机。因此，有别于的小检验样品法则在这些场面下存在严重影响安全性降低的问题。

为了给上述极其重要问题的研究成果之外支持，来自北大、传真飞的研究成果医务人员构建了首个 X 和光场面下的小检验样品数据集集 ——X-ray FSOD 数据集集。同时，提出新批评了微小特点进一步提高网路，通过生成最终目标周遭的关键周边来所含最终目标本身的可依据特点，并构建并不一定他设计库里以生成每个并不一定的可依据特点，日后将所含出新的并不一定可依据特点交融至特定对象本身的特点当中。

学术界们在 X 和光场面下的 X-ray FSOD 数据集集与典型场面下的 Pascal VOC 数据集集上动手了大量的物理，并展示出新提出新批评的 WEN 假设优于其他小检验样品假设。

五、参考文献

[1]Renshuai Tao, Hainan Li, Tianbo Wang, Yanlu Wei, Yifu Ding, Bowei Jin, Hongping Zhi, Xianglong Liu, Aishan Liu. Exploring Endogenous Shift for Cross-domain Detection: A Large-scale Benchmark and Perturbation Suppression Network. IEEE CVPR 2022.

[2]Renshuai Tao, Yanlu Wei, Xiangjian Jiang, Hainan Li, Haotong Qin, Jiakai Wang, Yuqing Ma, Libo Zhang, Xianglong Liu. Towards Real-world X-ray Security Inspection: A High-Quality Benchmark And Lateral Inhibition Module For Prohibited Items Detection. IEEE ICCV 2021.

[3]Renshuai Tao, Tianbo Wang, Ziyang Wu, Cong Liu, Aishan Liu, Xianglong Liu. Few-shot X-ray Prohibited Item Detection: A Benchmark and Weak-feature Enhancement Network. ACM MM 2022.

[4]Yanlu Wei, Renshuai Tao, Zhangjie Wu, Yuqing Ma, Libo Zhang, Xianglong Liu. Occluded Prohibited Items Detection: An X-ray Security Inspection Benchmark and De-occlusion Attention Module. ACM Multimedia 2020.

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