4. 建立一个低光照目标检测的数据集,包含各种场景和光照条件,设计实验评估不同模型在该数据集上的表现,并讨论结果。 5. 探索使用多模态数据(如红外图像与可见光图像结合)提升低光照条件下目标检测的效果,分析不同模态之间的信息互补性。 6. 研究低光照条件下的实时目标检测算法,分析其在处理速度和检测精度之间的权...
本方法在公认的四个水下目标检测数据集DUO、Brackish、TrashCan和 WPBB上进行实验,以验证弱光照目标检测方法的性能。 主要实验结果 实验结果展示 总结 本文提出了一种端到端的门控跨域协作网络(GCC-Net),旨在解决目标检测任务在弱光照环境下遇到的低对比度和可见性差等挑战。通过将图像增强技术与目标检测框架相结合...
本文提出了一种针对YOLOV7的弱监督与自适应目标检测算法(WSA-YOLO),该算法通过自适应增强有效提升了低光环境中的目标检测能力,解决了这一实际问题。提出的分解网络将图像分解为反射图和光照图,分别进行增强。所提出的自适应残差特征块(ARFB)有效利用了低光图像和正常光图像之间的特征关联,并通过参数预测模块共享权重...
摘要:为了解决低光照条件下校园环境等场景监控摄像头图像质量和监控效果受影响而带来的安全问题,提出了一种低光照显著性目标检测的方法,以提高低光照条件下目标检测能力。针对低光照条件下图像的显著性特征弱化和缺乏大规模标注数据的问题,提出了一种无源领域自适应的方法,将正常光照图像(源域)下训练的模型知识迁移至低...
夜间(低光照)目标检测数据集整理:人脸检测,行人检测 描述 1.夜间(低光照)人脸检测的数据集 DARK FACE: Face Detection in Low Light Condition 提供了6000幅真实世界的低光图像,在夜间捕获,在教学楼、街道、桥梁、立交桥、公园等,所有标记的边界框的人脸,作为主要的训练和/或验证集。我们还提供了9000张同样环境...
本文将对机器视觉技术在低光照环境下的目标检测与识别进行研究。 低光照环境下的目标检测与识别是一个具有挑战性的任务。由于光线较暗,图像中的目标往往难以清晰地显示出来,造成目标的边缘模糊、颜色信息丢失等问题。针对这些问题,研究者们提出了一系列的解决方案。 首先,图像增强是低光照环境下目标检测与识别的关键...
总结来说,作者的模型架构,基于CO-DETR,结合了基于 Transformer 模型的优点和传统目标检测技术,在极低光照环境下实现了鲁棒且准确的目标检测性能。通过利用 Transformer 架构,作者的模型捕捉到了在挑战性光照条件下检测目标所需的全局和局部上下文信息。此外,在CO-DETR框架中整合传统目标检测技术,增强了其在低光照场景下...
本发明公开一种低光照条件下进行目标检测的方法。包括以下步骤:S1、选取和划分数据集;S2、构建低光照条件下目标检测的原始网络结构;S3、预训练各个网络的模型,通过粘合层把各个网络的预训练模型进行结合;S4、通过生成模型对粘合层进行迭代训练,训练出最优粘合层,得到最优网络结构;S5、采用最优网络结构在低光照条件下...
一种低光照条件下的目标检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种低光照条件下的目标检测方法说明:本发明公开了一种低光照条件下的目标检测方法,包括如下步骤:获取预设场景下含有目标物体的图像数据集;对...专利查询请上爱企查
本文基于深度学习理论,针对低光照条件下图像增强与目标检测问题展开研究,具体研究工作如下: (1)针对现有低光照图像增强算法无法有效提升目标检测精度的问题,本文实现了一种端到端的图像增强与目标检测级联网络(DCE-YOLO).其中图像增强模块在深度曲线估计网络的基础上,融入了跨阶段局部连接网络的设计策略,以改善级联网络的...