X線セキュリティ画像における重複物体の検出をラベル意識型メカニズムを用いて実現する

X線セキュリティ検査における主要な課題の一つは、バッグやスーツケース内の重なり合った物品をX線画像から検出することである。既存の大多数の手法は、色やエッジなどの視覚情報の強化により、物体の重なり問題に対するモデルのロバスト性を向上させようとしている。しかし、このアプローチは、物体が背景と類似した視覚的特徴を持つ場合や、物体同士が互いに重なり合う場合を無視している。これらの状況は既存のデータセットでは稀にしか見られないため、関連する研究を補完するため、本研究では新規のデータセット「Cutters and Liquid Containers X-ray Dataset（CLCXray）」を提案する。