Deep convolutional networks have been developed to detect prohibited items for automated inspection of X-ray screening systems in the transport security system. To our knowledge, the existing frameworks were developed to recognize threats using only baggage security X-ray scans. Therefore, the detection accuracy in other domains of security X-ray scans, such as cargo X-ray scans, cannot be ensured. We propose an object detection method for efficiently detecting contraband items in both cargo and baggage for X-ray security scans. The proposed network, MFA-net, consists of three plug-and-play modules, including the multiscale dilated convolutional module, fusion feature pyramid network, and auxiliary point detection head. First, the multiscale dilated convolutional module converts the standard convolution of the detector backbone to a conditional convolution by aggregating the features from multiple dilated convolutions using dynamic feature selection to overcome the object-scale variant issue. Second, the fusion feature pyramid network combines the proposed attention and fusion modules to enhance multiscale object recognition and alleviate the object and occlusion problem. Third, the auxiliary point detection head adopts an auxiliary head to predict the new keypoints of the bounding box to emphasize the localizability without requiring further ground-truth information. We tested the performance of the MFA-net on two large-scale X-ray security image datasets from different domains: a Security Inspection X-ray (SIXray) dataset in the baggage domain and our dataset, named CargoX, in the cargo domain. Moreover, MFA-net outperformed state-of-the-art object detectors in both domains. Thus, adopting the proposed modules can further increase the detection capability of the current object detectors on X-ray security images.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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