在现代计算机视觉领域,对象检测(Object Detection)在各种应用中至关重要,特别是在实时世界中的复杂环境,例如遇到雾霾这样的天气条件。"Detection-Friendly Dehazing: Object Detection in Real-World Hazy Scenes"这篇论文深入探讨了如何提高在现实世界雾霾中进行对象检测的性能,针对这一挑战提出了创新性的解决方案。 文章首先指出,传统的深度学习检测模型在面对恶劣天气造成的图像质量下降时,性能会受到影响。为了解决这个问题,常见的做法是通过图像复原(Dehazing)预处理来改善图像质量,但这通常涉及额外的图像恢复任务,其标签获取困难,且可能影响到目标检测的直接优化。因此,作者构建了一个名为BAD-Net的联合架构,该架构将去雾模块和检测模块无缝整合。 BAD-Net的核心设计是一个双分支结构,其中包含一个注意力融合模块。这个模块旨在高效地结合雾霾图像和去雾后的特征,减轻去雾不理想时对检测性能的负面影响。通过这种方式,检测模块能够在不同程度的雾霾条件下保持较高的鲁棒性。 此外,作者还提出了一个自监督的雾霾鲁棒损失函数,使得检测模块能在没有明确的去雾标签的情况下,也能适应和处理不同雾度的输入。这种方法有助于训练过程更加高效,即使在弱监督下也能指导去雾模块的学习。 训练策略方面,文章采用了间隔迭代数据细化(Interval Iterative Data Refinement,IIDR)的方法,这是一种有效的策略,能够逐步提升去雾模块的性能,使其更适应目标检测的需求。这种策略通过迭代地调整和优化模型,确保了去雾和检测任务之间的协同优化。 在实际验证阶段,BAD-Net在RTTS和VOChaze等数据集上的实验结果证明了其显著的优势。相比于现有的最先进的算法(SOTA),BAD-Net在对象检测的准确性和鲁棒性上取得了更好的性能,成功地缩小了基础去雾与高级检测任务之间的技术差距。这篇文章提出了一种实用且有效的框架,对于提高在现实世界雾霾环境中物体检测的性能具有重要的理论和实践价值。
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