論文の概要: A Correction-Based Dynamic Enhancement Framework towards Underwater Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02553v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 04:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 17:40:58.981571
• Title: A Correction-Based Dynamic Enhancement Framework towards Underwater Detection
• Title（参考訳）: 水中検出のための補正に基づく動的強化フレームワーク
• Authors: Yanling Qiu, Qianxue Feng, Boqin Cai, Hongan Wei, and Weiling Chen
• Abstract要約: 低レベルの修正を導くために,コントリビューション辞書を用いた軽量な動的拡張アルゴリズムを提案する。 実水中物体検出タスクにおける実験結果から,提案手法の一般化と実時間性能の両面での優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.103759034134962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To assist underwater object detection for better performance, image enhancement technology is often used as a pre-processing step. However, most of the existing enhancement methods tend to pursue the visual quality of an image, instead of providing effective help for detection tasks. In fact, image enhancement algorithms should be optimized with the goal of utility improvement. In this paper, to adapt to the underwater detection tasks, we proposed a lightweight dynamic enhancement algorithm using a contribution dictionary to guide low-level corrections. Dynamic solutions are designed to capture differences in detection preferences. In addition, it can also balance the inconsistency between the contribution of correction operations and their time complexity. Experimental results in real underwater object detection tasks show the superiority of our proposed method in both generalization and real-time performance.
• Abstract（参考訳）: 水中物体検出の高性能化を支援するため、画像強調技術は前処理のステップとしてよく用いられる。 しかし、既存の拡張手法のほとんどは、検出タスクに効果的な助けを提供するのではなく、画像の視覚的品質を追求する傾向にある。 実際、画像強調アルゴリズムは実用性向上のために最適化されるべきである。 本稿では,水中検出タスクに適応するため,低レベルの修正を導くための寄与辞書を用いた軽量な動的拡張アルゴリズムを提案する。 動的ソリューションは検出の好みの違いを捉えるように設計されている。 さらに、修正操作の寄与と時間複雑性の矛盾をバランスさせることもできる。 実水中物体検出タスクにおける実験結果から,提案手法の一般化と実時間性能の両面で優位性を示した。

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