Verbesserung der visuellen Erkennung für autonomes Fahren in Echtzeit-Degradationen durch Deep Channel Prior

Eine neuartige Deep Channel Prior (DCP) wird vorgeschlagen, um die Leistung von Vortrainingsmodellen in realen Degradationsumgebungen umfassend zu verbessern. Basierend darauf wird ein zweistufiges unüberwachtes Feature-Verbesserungsmodul (UFEM) entwickelt, das die latenten Inhalte wiederherstellt und die globale Korrelation moduliert, um hochwertige und erkennungsfreundliche Features zu erhalten.