atmospheric turbulence | BriefGPT

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如何在热适应目标检测模型上增强大气湍流效应？
利用湍流图像增强技术改善在大气湍流环境下热适应和基于深度学习的目标检测模型的准确性和鲁棒性，研究表明，通过在模型训练中使用湍流特定的增强方法，可以显著提高检测湍流图像的准确性和鲁棒性。
PDF2 months ago
大气湍流抑制的等变模板配准
通过模拟光流和引入隐函数模板，我们提出了一种强大的方法来恢复受大气湍流影响的图像的辐照度，该方法在注册中没有使用模板，避免了与模板初始化相关的伪影，并取得了最先进的性能。
PDF2 months ago
CVPRTurb-Seg-Res：用于大气湍流动态视频的分割 - 恢复流程
本文介绍了一种用于恢复湍流环境中动态场景视频的首个先分割再恢复的流程。我们利用均值光流和无监督的运动分割方法，在恢复之前对动态和静态场景组件进行分离。经过相机抖动补偿和分割后，我们利用湍流强度统计和基于噪声的程序化湍流生成器上训练的转换模型
PDF2 months ago
利用视频序列深度视觉先验进行大气湍流去除
基于自我监督学习的方法能够改善大气湍流扭曲效应，利用深度学习和时空先验能够提高图像质量。
PDF4 months ago
基于领域适应的实际大气湍流校正
我们在实际环境中提出了一种大气湍流妥协模型，利用领域自适应框架将有监督的模拟大气湍流校正与无监督的实际大气湍流校正相结合，从而提高实际大气湍流场景的性能，改善图像质量和下游视觉任务。
PDF5 months ago
时空湍流抑制：一个翻译视角
利用经典图像修复算法的直觉，我们提出了深度大气湍流抑制网络（DATUM），能够在深度学习方法中高效地执行长距离时序聚合，同时无缝地促进像素注册和幸运成像，并通过额外的监督来共同减轻倾斜和模糊退化，从而显著优于现有方法，并提供十倍的处理速度提
PDF6 months ago
ConVRT: 在测试时间优化神经视频表征间通过湍流的连贯视频修复
通过在 CLIP 潜空间中优化自监督方法 ConVRT，结合真实世界湍流条件下的训练模型，提供了一个有效的解决方案来减轻动态视频中的大气湍流挑战。
PDF7 months ago
大气湍流中无监督区域生长网络的目标分割
本文提出了一个针对受大气湍流影响动态场景的两阶段无监督前景目标分割网络。在第一阶段，我们利用湍流变形的图像序列的平均光流来提供一个新颖的区域生长算法，为视频中的每个移动物体构建初步的掩膜。在第二阶段，我们采用具有一致性和分组损失的 U-Ne
PDF8 months ago
在动荡环境中的弱监督人脸和全身识别
提出了一个新的弱监督框架，采用参数高效的自注意力模块来生成领域不可知的表示，将湍流和清晰图像对齐到一个共同的子空间中，引入了一个新的倾斜映射估计器，用于预测湍流图像中观察到的几何失真，在画廊匹配中重新排序，排名 1 准确度提高了 13.86
PDF10 months ago
NeRT：通用无监督湍流抑制的隐式神经表示
提出了一种基于隐式神经表示的无监督大气和水湍流抑制方法（NeRT），通过利用隐式神经表示和物理正确的倾斜 - 模糊湍流模型，仅仅依靠数十个扭曲输入图像就能重建出干净、无扭曲的图像，并且在大气和水湍流数据集的各种定性和定量评估中表现优于现有技
PDFa year ago
ICCV基于物理学的湍流图像恢复与随机细化
提出了物理整合的修复网络 (PiRN) 和 PiRN-SR 方法，该方法通过物理模拟器直接参与训练过程，从而帮助网络从图像退化和底层图像中分离出随机性，以提高真实世界未知湍流条件下的泛化性能，并在像素精确度和感知质量方面提供了最新的恢复效果
PDFa year ago
CVPR 2023 UG$^2$+ Challenge Track 2.2：大气湍流下编码目标恢复的第一种解决方案
本文介绍了 VIELab-HUST 团队在 CVPR 2023 UG2+ Track 2.2 中，对经过大气湍流干扰后的编码目标进行图像恢复的高效多阶段框架，并在最终排行榜上获得第一名。
PDFa year ago
CVPR 2023 UG$^{extbf {2}}$+ 挑战赛 2.1 解决方案：大气湍流下的文本识别
我们团队 VIELab-HUST 在 CVPR 2023 UG$^{2}$+ 比赛的 2.1 赛道中，通过大气湍流识别文本，使用多级框架、基于清晰度的帧选择算法、区域图像融合和学习性去除伪影方法，成功地恢复了高质量的图像，并获得了第一名的准
PDFa year ago
深度学习在卫星 - 地面 CV-QKD 中的相位校正
通过使用卷积神经网络的强度测量来估计实时局部振荡器中的相位信息，以实现对 CV-QKD 星地通信中由大气湍流引起的相位失真的补偿，为全球量子通信应用提供了一种新的部署范式。
PDFa year ago
可变深度扩散的大气湍流校正
本文提出了一种基于变分推断框架下的新型深度条件扩散模型来解决大气湍流校正问题，并在综合合成的 AT 数据集上进行了实验，结果表明该提议的框架取得了良好的定量和定性结果。
PDFa year ago
ECCV单帧大气湍流抑制：基准研究与一种新的物理启示 Transformers 模型
本研究提出了一种基于物理启发的转换器模型来处理大气湍流引起的图像失真，利用该模型可以提取动态湍流失真图并恢复无失真图像，并收集了两个现实世界的湍流数据集，用经典数据和一种新的任务驱动度量来进行评估。
PDF2 years ago
利用不确定性学习修复大气湍流下受损图像
本文提出了基于深度学习的方法，利用蒙特卡罗实验退出的认知不确定性来恢复大气湍流影响下的退化单张图像，并利用估计的不确定性图来指导网络获取恢复图像。
PDF2 years ago
CVPR大气湍流效应对热适应目标检测模型的增强
本文分析了大气湍流对红外热成像中的目标检测性能的影响，通过使用几何扰动模型模拟了不同严重程度的大气湍流对多规模热成像数据集的影响，应用热域自适应和数据增强策略提高了目标检测器的性能。
PDF2 years ago
自学习 AI 控制的适应性光纤阵列激光发射功率波束控制系统
本研究探讨了在大气湍流环境下，自适应功率束传输系统中的光纤阵列激光器的最优化。相较于传统的随机并行梯度下降（SPGD）算法，本研究通过 DNN 深度神经网络控制系统，综合利用目标平面的光伏阵列传感器数据，优化了传输系统性能。最终的实验结果验
PDF2 years ago
ICCV利用学习的相位到空间变换加速大气湍流模拟
本文提出了一种基于 phase-to-space transform 的新模拟方法，该模拟方法通过不变卷积和基函数学习，结合轻量化网络直接将相位转化为空间形式，以实现有效的大气湍流成像模拟，相对主流分裂步进模拟器，该模拟器可获得 300 倍
PDF3 years ago