Rethinking Image Restoration for Object Detection

分享人：戴林辉
研究方向：目标检测
论文题目：Rethinking Image Restoration for Object Detection
论文作者：Shangquan Sun, Wenqi Ren, Tao Wang, Xiaochun Cao
作者单位：中国科学院信息工程研究所、中山大学深圳校区、华为技术有限公司
论文摘要：尽管图像恢复取得了重大进展，但其在不利成像条件下辅助目标检测器的潜力缺乏足够的重视。据悉，现有的图像复原方法并不能提高目标检测器的性能，有时甚至会降低检测性能。为了解决这个问题，我们提出了在恢复过程中进行有针对性的对抗性攻击，以提高恢复后的目标检测性能。具体来说，我们提出了一种类似ADAM的对抗性攻击来生成用于恢复训练的伪地面真值。得到的恢复图像接近原始清晰图像，同时导致更好的目标检测结果。我们在图像去雾和弱光增强方面进行了大量实验，并展示了我们的方法优于传统训练和其他领域适应和多任务方法的优势。所提出的方案适用于所有一阶段和二阶段的恢复方法和检测器。
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