PENet通过拉普拉斯金字塔将图像分解成多个分辨率的组件,增强图像细节和低频信息。它包括一个细节处理模块(DPM),用于通过上下文分支和边缘分支增强图像细节,以及一个低频增强滤波器(LEF),以捕获低频语义并减少高频噪声。 2. PE-YOLO的基本原理 PENet:通过拉普拉斯金字塔将图像分解成多个分辨率的组件,增强图像细节和低频信息。
PE-YOLO主要捕捉低光图像中物体的潜在信息,同时抑制高频成分中的噪声,因此PE-YOLO具有更好的检测性能。 将PE-YOLO的性能与其他暗探测器进行了比较。此外,可视化了暗探测器和PE-YOLO的检测结果,如上图所示。这清楚地表明PE-YOLO在物体检测中更准确。与使用LOL数据集预训练的DENet和IAT-YOLO相比,PE-YOLO在mAP中分别...
PE-YOLO主要捕捉暗光图像中目标的潜在信息,同时抑制高频组件中的噪声,因此PE-YOLO具有更好的检测性能。 作者将PE-YOLO与其他暗光检测器进行了性能比较,如表2所示。此外,作者还可视化了暗光检测器和PE-YOLO的检测结果,如图7所示,清楚地展示了PE-YOLO在目标检测方面更准确。与使用LOL数据集进行预训练的DENet和IAT-YOLO...
总之,金字塔增强网络是PE-YOLO的关键创新之一,通过多尺度特征金字塔、特征融合、上采样、下采样和注意力机制等技术,提高了PE-YOLO模型在目标检测任务中的性能,使其能够更好地应对不同大小和尺度的目标。 2.3 细节处理模块 细节处理模块(Detail Processing Module,简称DPM)是PE-YOLO目标检测算法的一个关键组件,旨在增强...
PE-YOLO是一个结合了金字塔增强网络(Pyramid Enhancement Network,简称PENet)和YOLOv3的目标检测框架,专门用于在暗光条件下进行目标检测。它旨在通过增强暗光图像中的细节和低频信息,提高在恶劣光照条件下的目标检测性能。 2. 阐述Pyramid Enhancement Network在PE-YOLO中的作用 Pyramid Enhancement Network(PENet)在PE-YOLO...
当前的目标检测模型在许多基准数据集上取得了良好的结果，但在暗光条件下检测目标仍然是一个巨大的挑战。为了解决这个问题，中科大学者提出了金字塔增强网络（PENet）并将其与YOLOv3结合，构建了一个名为PE-YOLO的暗光目标检测框架。目前，已经提出了许多方法来解决暗场景中的鲁棒性问题。许多暗光增强模型被提出来恢复...
XiangchenYin/PE-YOLOPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork10 Star91 master 1Branch0Tags Code Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit XiangchenYin Update README.md Dec 28, 2024 ...
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--- 原始邮件 --- 发件人: Felix@.> 发送时间: 2024年5月6日 16:02 收件人: XiangchenYin/PE-YOLO@.> 抄送: wuyuyuyuaaa@.>, Comment@.> 主题: Re: [XiangchenYin/PE-YOLO] 数据集划分问题 (Issue#7) 可能是因为上采样操作,经过池化后的图像很小,原图分辨率越大上采样的开销就越大, 发自我的...
PE-YOLO adopts an end-to-end joint training approach and only uses normal detection loss to simplify the training process. We conduct experiments on the low-light object detection dataset ExDark to demonstrate the effectiveness of ours. The results indicate that compared with other dark detectors ...