退化天气条件下目标检测器的鲁棒性
计算机视觉与模式识别
2021-06-17 v1
摘要
用于自动驾驶的先进目标检测系统在晴朗天气条件下取得了令人满意的结果。然而，此类自动驾驶安全关键系统也需要在退化天气条件（如雨、雾和雪）下工作。遗憾的是，大多数方法仅在 KITTI 数据集上评估，而该数据集仅包含晴朗天气场景。在本文中，我们解决了这一问题，并对在真实天气条件下捕获的数据上的单模态与双模态架构进行了最为详尽的评估之一。我们分析了这些架构在退化天气条件下的性能退化。我们证明，在晴朗天气下表现良好的目标检测架构未必能够处理退化天气条件。我们还对双模态架构进行了消融研究并展示了其局限性。
引用
@article{arxiv.2106.08795,
title = {Robustness of Object Detectors in Degrading Weather Conditions},
author = {Muhammad Jehanzeb Mirza and Cornelius Buerkle and Julio Jarquin and Michael Opitz and Fabian Oboril and Kay-Ulrich Scholl and Horst Bischof},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.08795},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication at ITSC 2021