一种面向真实场景中失真图像的集成模型
计算机视觉与模式识别
2023-09-27 v1
摘要
图像采集条件与环境会显著影响计算机视觉中的高层任务，大多数计算机视觉算法在无失真数据集上训练时性能将受限。即便传感器与深度学习等方法有所更新，在面对真实应用场景中的多变条件时仍难以奏效。本文中，我们应用目标检测器 YOLOv7 检测来自 CDCOCO 数据集的失真图像。通过精心设计的优化，包括数据增强、检测框集成、去噪器集成、超分辨率模型与迁移学习，我们的模型在 CDCOCO 测试集上取得了优异性能。我们的去噪检测模型能够对失真图像去噪与修复，使该模型可用于多种真实场景与环境。
引用
@article{arxiv.2309.14998,
title = {An Ensemble Model for Distorted Images in Real Scenarios},
author = {Boyuan Ji and Jianchang Huang and Wenzhuo Huang and Shuke He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14998},
year = {2023}
}