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摘要         在过去的十年中，已经开发了各种无监督哈希方法用于跨模态检索。然而，在实际应用中，每个模态数据都可能遭受一些缺失样本的影响，这通常是不完整的情况。大多数现有工作假设每个对象都出现在两种模态中，因此它们可能不适用于部分多模态数据。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的集体亲和学习方法（CALM），它集体和自适应地学习锚图，用于在部分多模态数据上生成二进制代码。在 CALM

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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