FriendNet: Detection-Friendly Dehazing Network

Khái niệm cốt lõi

FriendNet integrates image dehazing and object detection to enhance detection performance in adverse weather conditions.

Tóm tắt

FriendNet proposes a unified framework that combines image dehazing and object detection to improve detection accuracy under degraded conditions. The method leverages detection guidance and task-driven learning to optimize the dehazing network for better detection results. By integrating physics-based priors and attention mechanisms, FriendNet achieves superior performance in both image quality and object detection precision.

Thống kê

YOLOv7-tiny: mAP 76.28%
AOD-Net+YOLOv7-tiny: PSNR 16.05, SSIM 0.594
MSBDN+YOLOv7-tiny: PSNR 28.87, SSIM 0.879
FFA-Net+YOLOv7-tiny: PSNR 25.37, SSIM 0.895
PSD+YOLOv7-tiny: PSNR 30.99, SSIM 0.944
gUNet-T+YOLOv7-tiny: PSNR 32.21, SSIM 0.948

Trích dẫn

"FriendNet uniquely emphasizes the enhancement of both restoration quality and detection accuracy."
"Extensive experiments demonstrate the superiority of our method over state-of-the-art methods on both image quality and detection precision."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

FriendNet

by Yihua Fan,Yo... lúc arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04443.pdf

Yêu cầu sâu hơn

How can the integration of physics-based priors enhance feature extraction in image dehazing

物理ベースの事前知識を統合することで、画像のデヘイジングにおける特徴抽出が向上します。光学的な散乱モデルを利用して、大気散乱に関連する情報を特徴空間に導入することで、画像内の重要な構造やパターンをより効果的に捉えることが可能です。これにより、画像中の不要なノイズや歪みを軽減し、クリアで正確な特徴抽出が実珸されます。

What are the implications of achieving high-quality restoration results while improving detection accuracy under degraded conditions

低品質な状況下で高品質な修復結果を達成し、同時に検出精度も向上させることは重要です。これは自動運転システムや先進ドライバーアシストシステム（ADAS）などの分野では極めて有益です。高品質な修復結果は視覚認識タスク全体の性能向上につながります。一方、改善された検出精度は安全性や信頼性を高めるだけでなく、リアルタイム応用でも優れたパフォーマンスを発揮します。

How can the bidirectional interaction between low-level dehazing and high-level object detection benefit overall performance

低レベルのデヘイジング処理と高レベルのオブジェクト検出といった双方向的相互作用は全体的パフォーマンスへ多大な恩恵をもたらします。例えば、デぶきょうセットから生成されたクリーンフィーチャーはオブジェクト検出性能向上へ寄与し得ます。また逆にオブジェクト検出はデぶきょうプロセスへ学習指針提供し，最適化プロセス改善促す役割担います。