論文の概要: GDIP: Gated Differentiable Image Processing for Object-Detection in Adverse Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14922v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 16:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 18:05:00.560788
• Title: GDIP: Gated Differentiable Image Processing for Object-Detection in Adverse Conditions
• Title（参考訳）: GDIP:逆条件における物体検出のためのGated Differentiable Image Processing
• Authors: Sanket Kalwar, Dhruv Patel, Aakash Aanegola, Krishna Reddy Konda, Sourav Garg, K Madhava Krishna
• Abstract要約: 本稿では,ドメインに依存しないネットワークアーキテクチャであるGated Differentiable Image Processing (GDIP)ブロックを提案する。 提案するGDIPブロックは、下流の物体検出損失から画像を直接拡張することを学ぶ。 いくつかの最先端手法による検出性能の大幅な向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.327704761260131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting objects under adverse weather and lighting conditions is crucial for the safe and continuous operation of an autonomous vehicle, and remains an unsolved problem. We present a Gated Differentiable Image Processing (GDIP) block, a domain-agnostic network architecture, which can be plugged into existing object detection networks (e.g., Yolo) and trained end-to-end with adverse condition images such as those captured under fog and low lighting. Our proposed GDIP block learns to enhance images directly through the downstream object detection loss. This is achieved by learning parameters of multiple image pre-processing (IP) techniques that operate concurrently, with their outputs combined using weights learned through a novel gating mechanism. We further improve GDIP through a multi-stage guidance procedure for progressive image enhancement. Finally, trading off accuracy for speed, we propose a variant of GDIP that can be used as a regularizer for training Yolo, which eliminates the need for GDIP-based image enhancement during inference, resulting in higher throughput and plausible real-world deployment. We demonstrate significant improvement in detection performance over several state-of-the-art methods through quantitative and qualitative studies on synthetic datasets such as PascalVOC, and real-world foggy (RTTS) and low-lighting (ExDark) datasets.
• Abstract（参考訳）: 悪天候や照明条件下での物体の検出は、自動運転車の安全かつ継続的な運用に不可欠であり、未解決の問題である。 Gated Differentiable Image Processing (GDIP) ブロックはドメインに依存しないネットワークアーキテクチャで、既存のオブジェクト検出ネットワーク(ヨロなど)に接続でき、霧や低照度といった悪条件の画像でエンドツーエンドに訓練することができる。 提案するgdipブロックは,下流の物体検出損失から直接画像の強調を行う。 これは、複数の画像前処理(IP)技術のパラメータを学習し、その出力を新しいゲーティング機構で学習した重みを使って組み合わせることで達成される。 プログレッシブ画像強調のための多段階誘導手順によりGDIPをさらに改善する。 最後に,速度の精度をトレードオフして,Yoloのトレーニング用レギュレータとして使用できるGDIPの変種を提案し,推論中のGDIPベースの画像強調の必要性を排除し,高いスループットと実用的な実環境展開を実現する。 本研究では,PascalVOCやRTTS,低照度(ExDark)データセットなどの合成データセットの定量的,定性的な研究を通じて,最先端手法による検出性能の大幅な向上を示す。

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