May, 2023

一次性恢复任意混合恶劣气候条件下拍摄的图像

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TL;DR提出了一种新颖的框架 RAHC，用于恢复复杂的天气情况下的图像，同时建立了一个新的数据集 HAC，用于学习和基准测试不同的天气条件下的图像恢复方法。
adverse weather conditionsimage restorationhybrid scenariosunified frameworkpaired dataset
发现论文，激发创造
  • 统一网络结构下的知识重播全方位恶劣天气去除

    开发了一种面向实际应用的新型连续学习框架，用于不断学习从不同恶劣天气中提取图像，通过知识回放和共享在统一网络结构中积累了不同恶劣天气的知识。

    Mar, 2024

  • 大规模预训练模型在恶劣天气去除中的应用探索

    本文提出了一种基于空间特征表示学习和语义信息嵌入的方法，通过 CLIP 等大规模预训练模型来提高图像恢复在各种噪声天气条件下的表现，并且实验结果表明该方法达到了最先进的性能水平。

    Jun, 2023

  • 借助语言引导的恶劣天气语义分割

    我们提出了一种从在恶劣天气条件下拍摄的图像中推断语义分割地图的方法，通过利用语言作为指导，在不同的气候效应对图像的影响下，模型在 WeatherProof 和 ACDC 数据集上表现出了更好的性能。

    Mar, 2024

  • WeatherProof：恶劣天气中语义分割的配对数据集方法

    使用通用的配对训练方法，改进了大型计算机视觉模型在恶劣气候下的语义分割性能，并创建了 WeatherProof 数据集，提供了准确的恶劣气候和晴朗天气的图像对，进一步改善了分割性能的评估，并通过一种采用一致性损失和语言引导的训练流程，使性能提高了 18.4%。

    Dec, 2023

  • 恶劣天气下的视觉：利用 CycleGAN 和各种目标检测器进行增强，实现自主赛车中的鲁棒感知

    通过使用 CycleGAN 合成多个天气条件下的数据集，我们在自主赛车中将最先进的四个探测器的性能平均提高了 42.7 和 4.4 mAP 百分点，并进行了五种目标探测器的比较分析，以确定在挑战性条件下自主赛车中使用最佳探测器和训练数据。

    Jan, 2022

  • 解耦恶劣天气图像恢复中的退化与内容处理

    介绍了一种名为 DDCNet 的新型逆风气象图像恢复方法，通过基于信道统计的特征级别对降解去除过程和内容重建过程进行分离，利用傅里叶变换在这两个过程中的独特优势，进而提高恶劣天气图像恢复的质量。

    Dec, 2023

  • 带有领域知识保留的多种恶劣天气条件下的语义分割

    我们提出了一种用于多种恶劣天气条件下的语义分割的方法，它结合了自适应知识获取、伪标签混合和天气组合回放，能够在增强模型适应性和鲁棒性的同时避免遗忘和不断改进先前学习的天气信息，实现了比现有方法更好的性能。

    Jan, 2024

  • 强大的 ADAS：增强基于机器学习的先进驾驶辅助系统在恶劣天气下的稳健性

    本文介绍了一种创新方法，即采用去噪深度神经网络作为预处理步骤，将恶劣天气图像转换为晴朗天气图像，从而提高 ML-ADAS 系统的鲁棒性。通过使用基于 UNet 架构训练的 Weather UNet（WUNet）深度神经网络，我们的研究在恶劣天气条件下实现了物体检测性能的显著提升。特别是在极度雾霾的情况下，我们的解决方案将 YOLOv8n 的平均准确率（mAP）从 4% 提高到 70%。

    Jul, 2024

  • DA-RAW：适应真实世界恶劣天气条件下的域自适应目标检测

    通过解决样式差异和天气差异两个方面的问题，本文提出了一种针对目标检测的无监督领域适应框架，能够更有效地适应恶劣天气条件下的真实环境，并在恶劣天气条件下的目标检测方面优于其他方法。

    Sep, 2023

  • 基于语言的一体化恶劣天气去除

    提出了一种利用预训练视觉 - 语言模型增加多样化的天气特定知识，并基于描述生成退化指导的语言驱动修复框架，通过选择修复专家来自适应地学习天气特定和共享知识，以应对不同的天气条件。实验证明性能优越。

    Dec, 2023