Aug, 2023

提升水下视觉跟踪的方法与大规模数据集以及图像增强

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TL;DR该论文介绍了一种用于水下视觉对象跟踪（UVOT）的新数据集和通用跟踪器增强方法。论文提出了一种新颖的水下图像增强算法，针对水下环境提供了显著的性能提升，并引入了一个大规模的 UVOT 基准数据集，其中包含 400 个视频片段和 275,000 个手动注释的帧，用于深度跟踪器的水下训练和评估。
underwater visual object trackingdatasettracker enhancement methodunderwater image enhancement algorithmlarge-scale uvot benchmark dataset
发现论文，激发创造
  • WebUOT-1M：利用百万标准提升深海物体跟踪

    基于 WebUOT-1M 数据集，提出了一种新的全知识蒸馏框架，用于解决水下目标追踪中的性能下降问题，并通过对现有 UOT 数据集和新提出的 WebUOT-1M 数据集进行测试和评估，展示了其作为 UOT 研究基准的价值。

    May, 2024

  • 端到端水下视频增强：数据集与模型

    基于构建的合成水下视频增强数据集 (SUVE) 和利用帧间关系的新型水下视频增强模型 UVENet，该研究首次全面探索水下视频增强领域，并在合成和真实水下视频的广泛实验中展示了方法的有效性。

    Mar, 2024

  • 机器人拾取水下物体检测数据集和基准

    通过引入数据集 DUO 和相应的基准，我们解决了测试集注释缺乏、数据集存在其他缺陷和没有统一基准等几个挑战，这可用于学术研究和实际工业应用中对 SOTAs（使用 MMDtection 框架）进行效率和准确率的指标评估，并使用 JETSON AGX XAVIER 来评估探测器速度以模拟机器人嵌入式环境。

    Jun, 2021

  • 快速水下图像增强以提升视觉感知

    提出了一种条件生成式对抗网络模型来实现实时水下图像增强，该模型基于全局内容、颜色、局部纹理和样式信息来评估感知图像质量，并使用 EUVP 数据集进行监督学习，可以从匹配和非匹配训练中学习提高水下图像质量，进而进一步提高水下物体检测、人类姿态估计和显著性预测等任务表现。

    Mar, 2019

  • 一种重点关注边界的水下图像语义分割方法及真实水下场景语义分割数据集

    为了提高水下抓取效率，我们标记并建立了第一个真实场景的水下语义分割数据集 (DUT-USEG:DUT Underwater Segmentation Dataset)，并基于此数据集提出了一个重点关注边界的半监督水下语义分割网络 (US-Net: Underwater Segmentation Network)，通过设计伪标签生成器和检测子网，实现了水下物体与背景之间边界的精细学习，并改善了边缘区域的分割效果，实验表明该方法在 DUT-USEG 数据集中的三类动物物种 (海葵，海胆和海星) 上提高了 6.7％的性能，达到了最先进的结果。

    Aug, 2021

  • 现实世界水下增强：挑战、基准和解决方案

    本文介绍了一个用于水下图像处理的系统，构建了一个大规模的水下图像数据集 (RUIE)。在 RUIE 上，对多种算法进行了海量实验，以评估其在提高图片可视度和校正色调方面的效果和限制，并在提高可视度和校正色调的基础上，探索了其对目标检测的贡献。

    Jan, 2019

  • 水下图像增强基准数据集及其拓展

    本文通过对海底图像进行感知研究来评估现有算法在实际数据中的表现，并提出了一个海底图像增强基准 (UIEB) 数据集，包括 950 张真实图像以及涉及卷积神经网络的算法，以此来评估现有算法的性能和局限性。

    Jan, 2019

  • 荒野长期跟踪：一个基准测试

    介绍了 OxUvA 数据集和基准，该数据集用于评估单目标跟踪算法，并对算法在具有平均长度大于两分钟且具有频繁目标对象消失的大规模序列中的定位和检测能力进行了评估。

    Mar, 2018

  • Atlantis: 实现稳定扩散的水下深度估计

    通过使用准确的陆地深度数据生成真实感的水下图像，我们提出了一种新的流程，实现了水下深度估计模型在未见水下图像上取得了相当大的定量和定性改进，并帮助了依赖于深度图的水下图像恢复技术。

    Dec, 2023

  • SeaDronesSee：开放水域人类检测的海上基准

    本文介绍了一个旨在填补从陆基视觉系统到海基系统的差距的大规模视觉目标检测和跟踪基准（SeaDronesSee），我们从各种高度和视角，提供海拔，视角和其他元数据等相关信息，收集和注释了超过 54,000 帧，包括 400,000 个实例，并在此基础上评估了多个最先进的计算机视觉算法。

    May, 2021