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DSNet:Joint Semantic Learning for Object

近五十年来,基于卷积神经网络的目标检测方法得到了广泛的研究,并成功地应用于许多计算机视觉应用中。然而,由于能见度低,在恶劣天气条件下检测物体仍然是一项重大挑战。在本文中,我们通过引入一种新型的双子网(DSNet)来解决雾环境下的目标检测问题。该双子网可以端到端训练并共同学习三个任务:能见度增强、目标分类和目标定位。通过包含检测子网和恢复子网两个子网,DSNet的性能得到了完全的提高。我们采用RetinaNet作为骨干网络(也称为检测子网),负责学习分类和定位目标。恢复子网通过与检测子网共享特征提取层,采用特征恢复模块增强可见性来设计。实验结果表明我们的DSNet在合成的有雾数据集上达到了50.84%的mAP,在公开的有雾自然图像数据集上达到了41.91%的精度。性能优于许多最先进的目标检测器和除雾和检测方法之间的组合模型,同时保持高速。

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