論文の概要: FogGuard: guarding YOLO against fog using perceptual loss
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08939v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 20:13:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 22:27:10.691494
- Title: FogGuard: guarding YOLO against fog using perceptual loss
- Title（参考訳）: FogGuard: 知覚的喪失を使用して、YOLOを霧から守る
- Authors: Soheil Gharatappeh, Sepideh Neshatfar, Salimeh Yasaei Sekeh, Vikas Dhiman,
- Abstract要約: FogGuard(フォグガード)は、霧の天候によって引き起こされる課題に対処するために設計された、霧を意識した物体検出ネットワークである。
FogGuardは、RTTSデータセットで57.78%のYOLOv3に対して69.43%のmAPを達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.868532677577194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a novel fog-aware object detection network called FogGuard, designed to address the challenges posed by foggy weather conditions. Autonomous driving systems heavily rely on accurate object detection algorithms, but adverse weather conditions can significantly impact the reliability of deep neural networks (DNNs). Existing approaches fall into two main categories, 1) image enhancement such as IA-YOLO 2) domain adaptation based approaches. Image enhancement based techniques attempt to generate fog-free image. However, retrieving a fogless image from a foggy image is a much harder problem than detecting objects in a foggy image. Domain-adaptation based approaches, on the other hand, do not make use of labelled datasets in the target domain. Both categories of approaches are attempting to solve a harder version of the problem. Our approach builds over fine-tuning on the Our framework is specifically designed to compensate for foggy conditions present in the scene, ensuring robust performance even. We adopt YOLOv3 as the baseline object detection algorithm and introduce a novel Teacher-Student Perceptual loss, to high accuracy object detection in foggy images. Through extensive evaluations on common datasets such as PASCAL VOC and RTTS, we demonstrate the improvement in performance achieved by our network. We demonstrate that FogGuard achieves 69.43\% mAP, as compared to 57.78\% for YOLOv3 on the RTTS dataset. Furthermore, we show that while our training method increases time complexity, it does not introduce any additional overhead during inference compared to the regular YOLO network.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,霧の気象条件に起因した課題に対処するために,フォグガードと呼ばれる新しい霧を意識した物体検出ネットワークを提案する。
自律運転システムは正確な物体検出アルゴリズムに大きく依存しているが、悪天候条件はディープニューラルネットワーク(DNN)の信頼性に大きな影響を及ぼす可能性がある。
既存のアプローチは2つの主要なカテゴリに分類される。
1)IA-YOLO等の画像強調
2)ドメイン適応に基づくアプローチ。
画像強調に基づく手法は、霧のない画像を生成する。
しかし、霧画像から霧のない画像を取得することは、霧画像中の物体を検出するよりもはるかに難しい問題である。
一方、ドメイン適応ベースのアプローチでは、ターゲットドメイン内のラベル付きデータセットを使用しない。
どちらのカテゴリのアプローチも、問題のより難しいバージョンを解決しようとしている。
我々のフレームワークは、シーンに存在する霧の条件を補償し、堅牢なパフォーマンスを確保するように設計されています。
我々は, YOLOv3をベースラインオブジェクト検出アルゴリズムとして採用し, 霧画像の高精度物体検出に新しい教師-学生知覚損失を導入している。
PASCAL VOCやRTTSといった共通データセットの広範な評価を通じて,ネットワークの性能向上を実証する。
RTTSデータセットの YOLOv3 では 57.78 % に対して,FogGuard が 69.43 % mAP を達成した。
さらに, トレーニング手法は時間的複雑さを増大させるが, 通常のYOLOネットワークと比較して, 推論時のオーバーヘッドは増加しないことを示す。
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