首个X光下的小结果显示检测基准和弱特征增强网络，研究入选ACM MM 2022

止来每两个类型形态范本二者之间余弦相似度的平均倍数，通过给定严重损失变数可以让各有不同类型范本的形态向量渐趋正交，方程组如下：

形态相合应用程序（FR）

形态相合应用程序（FR）所做的是将范本托里加载的类型范本形态与候选侧边形态完成各有不同总体交融，从而加强主干网络平台提炼不止的表示形态。

相合流程首先需要确定的是由主干网络平台转化成的候选侧边形态需要交融具体来说范本托里对不应的哪一种类型形态范本。研究工作者们采取的类型选取方式将为：在训练阶段，将候选侧边形态所属期望的类型标签作为交融类型；在测试阶段，计算不止来候选侧边形态 f_R 与具体来说范本托里每个类型形态范本二者之间的余弦相似度并比较，将相似度最高的类型范本作为交融类型。

类型形态范本的交融方式将换用了两种方式将，第一种是朴实交融方式将，方程组如下：

而由于 X 日光一幕下各有不同类型的接收者被盗总体各有不同，因此各有不同类型对类型范本里相关联的可依据形态的需求总体也各有不同，因此仅仅用朴实的交融方式将无法翻倍无论如何的精准度，该应用程序的设计了微分的交融方式将，方程组如下：

三、测试

测试部分首先在 VOC 外形数据资料集上证明了较微形态会致使少抽样期望探测数学作法的性能攀升（较微形态负面影响测试）；其次在真正微形态一幕（X-ray FSOD 数据资料集）、模拟微形态（VOC 外形数据资料集）以及基本上一幕（Pascal VOC 数据资料集）下完成了对比试验性，充分说明了数学作法的有效性；最后完成分开测试。

测试对比的数学作法除此以外 TFA（ICML 2020）、FSCE (CVPR 2021)、DeFRCN (ICCV 2021)、DCNet (CVPR 2021) 等 SOTA 作法。

1. 较微形态负面影响测试

表 1：较微形态产生的性能攀升

2. 对比试验性

（1）X-ray FSOD 数据资料集

表 2：在 X-ray FSOD 上最初类 mAP50 精度的对比结果

（2）VOC 外形数据资料集

表 3：在 VOC 外形数据资料集上最初类 mAP50 精度的对比结果

（3）Pascal VOC 数据资料集

表 3：在 Pascal VOC 数据资料集上最初类 mAP50 精度的对比结果

分开测试

表 4：分开测试结果

四、总结

本文里，研究工作者们表明 X 日光一幕下的小抽样探测执行常常随之而来着由于遮挡严重、蓝色匮乏等原因致使的期望形态并不较微的困境。因此，基本上的小抽样探测作法在这些一幕下存在严重性能攀升的缺陷。

为了给上述关键缺陷的研究工作缺少全力支持，来自华东师大、即日飞的研究工作人员实现了首个 X 日光一幕下的小抽样探测数据资料集 ——X-ray FSOD 数据资料集。同时，提不止了较微形态加强网络平台，通过裂解期望区域内的极其关键地区来提炼期望本身的可依据形态，并创建类型范本托以转化成每个类型的可依据形态，再将提炼不止的类型可依据形态交融至特定对象本身的形态里。

研究工作者们在 X 日光一幕下的 X-ray FSOD 数据资料集与罕见一幕下的 Pascal VOC 数据资料集上做了大量的测试，并证明了提不止的 WEN 数学作法优于其他小抽样探测数学作法。

五、以下内容

[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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