雾天场景理解：风格与雾的双重适应

"本文探讨了在雾天场景理解中风格和雾两个重要因素对语义模糊场景理解的影响。研究指出，尽管在清晰天气条件下的场景理解已有显著进步，但雾天条件下的理解仍面临挑战，主要由于观测不完整带来的不确定性。由于雾天图像获取和标注的困难，该领域的发展受到限制。为了克服这一问题，文章提出了一个新颖的方法，通过考虑雾的影响和风格变化来减少清晰图像和模糊图像之间的域间隙。" 文章中提到，以往的方法大多关注于消除雾的影响，而新方法则提出风格和雾的影响可以分开处理。作者发现，风格相关和雾相关的差距可以通过引入一个中间域来单独解决。为此，他们设计了一个综合框架，解耦风格因素和雾因素，然后从不同领域的图像中适应这两种因素。同时，他们提出了一种新的累积损失函数，以更有效地解耦这三种因素（风格、雾和双重因素）。这种方法在多个基准测试中表现出最先进的性能，并在其他如雨雪场景中展现出良好的泛化能力。 1. 引言部分指出，语义雾场景理解（SFSU）在自动驾驶等应用中至关重要。尽管已有的语义理解技术取得了很多进步，但在雾天环境下，由于视觉信息的缺失，理解和识别仍是一项挑战。 2. 研究的核心思想是创建一个包含清晰域（s：ClearCityscapes）、中间域（m：ClearZurich）和雾天域（t：FoggyZurich）的框架。通过中间域，研究人员能够将风格差距和雾差距分开处理，从而实现知识的有效迁移。 3. 文章的贡献在于提出了双间隙（样式+雾）的概念，并通过中间域进行分解，使得风格和雾的影响可以独立地被理解和补偿。这种策略提高了模型在不同天气条件下的适应性和鲁棒性。 该研究揭示了在雾天场景理解中风格和雾的独立作用，为解决域适应问题提供了新视角，并通过实验验证了其有效性。这对于推动自动驾驶、无人机导航等领域的技术发展具有重要意义。