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近年来,随着深度学习的快速发展,其在智慧安检领域的应用已经成为了当下的研究热点.众所周知,深度学习方法是以海量训练数据为基础的,然而手工标注真值(ground truth)是一项十分繁琐的工作.为此,本文提出一种基于Polygon-RefineNet的违禁品X线图像自动标注方法,该方法在用户设定的包含感兴趣区域的初始边框(bounding box)内自动预测出目标的多边形轮廓,旨在生成可用真值的情况下最大限度地减少标注时间.由于违禁品X线图像存在大量的重叠现象,导致图像背景十分杂乱、违禁品轮廓模糊不