X선 보안 영상에서 레이블 인지 메커니즘을 활용한 겹치는 객체 탐지

X선 보안 검사의 핵심 과제 중 하나는 백팩이나 캐리어 내부에서 겹쳐진 물체를 X선 이미지에서 탐지하는 것이다. 기존 대부분의 방법들은 색상과 에지와 같은 기본 시각 정보를 강화함으로써 모델의 오브젝트 겹침 문제에 대한 강건성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 그러나 이러한 전략은 오브젝트가 배경과 유사한 시각적 특성을 가지거나, 서로 겹쳐져 있는 경우를 간과하고 있다. 현재 존재하는 데이터셋에서는 이러한 두 가지 상황이 거의 나타나지 않기 때문에, 본 연구는 관련 연구를 보완하기 위해 새로운 데이터셋인 '컷터 및 액체 용기 X선 데이터셋(CLCXray)'을 제안한다.