Detection-Friendly Dehazing: Object Detection in Real-World Hazy

Detection-Friendly Dehazing: Object Detection in Real-World Hazy Scenes Detection-Friendly Dehazing 是一种结合了图像去雾和目标检测的方法，该方法旨在解决现实世界恶劣天气条件下的目标检测问题。该方法通过设计一个名为 BAD-Net 的网络架构，连接去雾模块和检测模块，以端到端的方式实现图像去雾和目标检测。 BAD-Net 网络架构主要包含三个部分：去雾模块、检测模块和注意力融合模块。去雾模块采用了三列扩张卷积来提取多尺度特征，提高了去雾的性能。检测模块使用了 Faster-RCNN 检测器， MobilenetV3-large 作为轻量级骨干网来提取特征图。注意力融合模块旨在解决去雾特征和原始雾霾特征之间的语义不一致性，使用了逐点加法和平均池化操作来保留空间上下文信息。 该方法的优点是能够在恶劣天气条件下提高目标检测的性能，並且可以实时地执行图像去雾和目标检测。实验结果表明，BAD-Net 方法在 RTTS 和 VOChaze 数据集上的检测性能优于当前 state-of-the-art 方法。 在这篇论文中，作者提出了一个联合架构 BAD-Net，以端到端的方式连接去雾模块和检测模块。该方法可以解决恶劣天气条件下的目标检测问题，並且能够实时地执行图像去雾和目标检测。 去雾模块是 BAD-Net 的一个关键组件，该模块采用了三列扩张卷积来提取多尺度特征。扩张卷积可以扩大卷积核的感受野，更准确地定位目标。去雾模块的架构如图2所示。 检测模块是 BAD-Net 的另一个关键组件，该模块使用了 Faster-RCNN 检测器， MobilenetV3-large 作为轻量级骨干网来提取特征图。 Faster-RCNN 是一个常用的目标检测算法，可以自动地为输入图像生成候选框。 注意力融合模块是 BAD-Net 的第三个关键组件，该模块旨在解决去雾特征和原始雾霾特征之间的语义不一致性。该模块使用了逐点加法和平均池化操作来保留空间上下文信息。 实验结果表明，BAD-Net 方法在 RTTS 和 VOChaze 数据集上的检测性能优于当前 state-of-the-art 方法。该方法可以实时地执行图像去雾和目标检测，在恶劣天气条件下提高目标检测的性能。 BAD-Net 方法是一种高效的目标检测方法，可以在恶劣天气条件下提高目标检测的性能。该方法可以应用于自动驾驶、监控系统等领域，并且可以实时地执行图像去雾和目标检测。