# 物理引导的X射线安检图像合成

X光安检的通用物体定位此前受制于专家标注稀缺，只能沿用RGB图像预训练的分割模型，在重叠、弱边界的行李扫描上表现不稳。LAO-X把无标注X光扫描中挖出的物体按比尔-朗伯定律在吸光度域重新合成，生成带整体与局部伪掩码的行李场景，再用遮挡递进的课程微调SAM2定位器。在六个X光基准上，该方法在无任何人工标注条件下把类别无关定位的mAP较SAM2与X光专用基线提升2%至23%，其中DET-COMPASS达到53.33% mAP。

X光安检的通用物体定位此前受制于专家标注稀缺，只能沿用RGB图像预训练的分割模型，在重叠、弱边界的行李扫描上表现不稳。LAO-X把无标注X光扫描中挖出的物体按比尔-朗伯定律在吸光度域重新合成，生成带整体与局部伪掩码的行李场景，再用遮挡递进的课程微调SAM2定位器。在六个X光基准上，该方法在无任何人工标注条件下把类别无关定位的mAP较SAM2与X光专用基线提升2%至23%，其中DET-COMPASS达到53.33% mAP。