Advancing Image Understanding in Poor Visibility Environments: A Collective Benchmark Study 论文阅读笔记

2023-10-28 16:50
文章标签 笔记 阅读 论文 image study understanding environments benchmark visibility advancing poor collective

本文主要是介绍Advancing Image Understanding in Poor Visibility Environments: A Collective Benchmark Study 论文阅读笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在这里插入图片描述

  • 这是一个比赛，有三个赛道，一个是雾天目标检测，一个是雨天目标检测，一个是黑暗目标检测。
  • 高质量的图片有两种需求方，一个是人类视觉，这主要在电视节目、视频直播等应用中体现到；另一个需求方是自动/辅助驾驶、无人机等应用中体现到。然而现有的图像质量增强系统通常只能顾及两者之一。现有的 high-level 的系统也默认输入的图片是高质量的图片
  • 雾天的目标检测准确率确实可以因去雾算法而提高，效果较好的几个模型也都是先用去雾模型去雾，然后再用目标检测模型检测；但是冠军算法是直接end-to-end地进行目标检测。
  • 黑暗目标检测的冠军算法则是直接先增亮再目标检测。值得一提的是，训练目标检测模型用的是增亮模型的输出。
  • 然而令人失望的是，现存的所有的去雨算法，都无法提高目标检测的准确率。

这篇关于Advancing Image Understanding in Poor Visibility Environments: A Collective Benchmark Study 论文阅读笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/294597。

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