論文の概要: FriendNet: Detection-Friendly Dehazing Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04443v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 12:19:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:15:31.271460
• Title: FriendNet: Detection-Friendly Dehazing Network
• Title（参考訳）: FriendNet: 検知フレンドリーなデハージングネットワーク
• Authors: Yihua Fan, Yongzhen Wang, Mingqiang Wei, Fu Lee Wang, and Haoran Xie
• Abstract要約: 本稿では,イメージデハジングとオブジェクト検出を,ガイダンス情報とタスク駆動学習によってブリッジする効果的なアーキテクチャを提案する。 FriendNetは、高品質な認識と高い検出能力の両方を提供することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.372610892854283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adverse weather conditions often impair the quality of captured images, inevitably inducing cutting-edge object detection models for advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous driving. In this paper, we raise an intriguing question: can the combination of image restoration and object detection enhance detection performance in adverse weather conditions? To answer it, we propose an effective architecture that bridges image dehazing and object detection together via guidance information and task-driven learning to achieve detection-friendly dehazing, termed FriendNet. FriendNet aims to deliver both high-quality perception and high detection capacity. Different from existing efforts that intuitively treat image dehazing as pre-processing, FriendNet establishes a positive correlation between these two tasks. Clean features generated by the dehazing network potentially contribute to improvements in object detection performance. Conversely, object detection crucially guides the learning process of the image dehazing network under the task-driven learning scheme. We shed light on how downstream tasks can guide upstream dehazing processes, considering both network architecture and learning objectives. We design Guidance Fusion Block (GFB) and Guidance Attention Block (GAB) to facilitate the integration of detection information into the network. Furthermore, the incorporation of the detection task loss aids in refining the optimization process. Additionally, we introduce a new Physics-aware Feature Enhancement Block (PFEB), which integrates physics-based priors to enhance the feature extraction and representation capabilities. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate the superiority of our method over state-of-the-art methods on both image quality and detection precision. Our source code is available at https://github.com/fanyihua0309/FriendNet.
• Abstract（参考訳）: 悪天候は撮影された画像の品質を損なうことが多く、advanced driver assistance systems(adas)とautonomous drivingの最先端の物体検出モデルが必然的に引き起こされる。 本稿では,画像復元と物体検出の組み合わせが,悪天候下での検出性能を高めることができるかという興味深い疑問を提起する。 そこで本研究では,画像のデハジングと物体検出を,誘導情報とタスク駆動学習によって橋渡しし,検出に優しいデハジングを実現する効果的なアーキテクチャを提案する。 FriendNetは、高品質な認識と高い検出能力の両方を提供することを目指している。 イメージデハッシングを前処理として直感的に扱う既存の取り組みとは異なり、FriendNetはこれらの2つのタスクの間に正の相関関係を確立する。 デハジングネットワークによって生成されるクリーンな機能は、オブジェクト検出性能の改善に寄与する可能性がある。 逆に、オブジェクト検出は、タスク駆動学習方式の下で、画像デハージングネットワークの学習過程を決定的に導く。 我々は、ネットワークアーキテクチャと学習目的の両方を考慮して、下流タスクが上流のプロセスをどのように導くのかを説明した。 我々は、検出情報のネットワークへの統合を容易にするために、誘導融合ブロック(GFB)と誘導注意ブロック(GAB)を設計する。 さらに、検出タスク損失の取組みは、最適化プロセスの精錬に役立ちます。 さらに,PFEB(Physical-aware Feature Enhancement Block)を導入し,特徴抽出と表現機能を強化するために物理に基づく事前処理を統合する。 合成および実世界のデータセットに対する大規模な実験は、画像品質と検出精度の両面で、最先端の手法よりも優れていることを示す。 ソースコードはhttps://github.com/fanyihua0309/friendnetで入手できます。

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