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GAN-Based Day-to-Night Image Style Transfer forNighttime Vehicle Detection

与其他竞争方法相比,我们网络的域转换结果显著增强了对目标检测器在合成(即SYNTHIA、GTA)和真实世界(即KITTI、ITRI Day、ITRI Night)数据上的应用能力。...ITRI Night(9366幅图像)用于夜间探测器评估。  我们应用了一级YOLO和两级Faster R-CNN(基于VGG 16)检测器来评估每个GAN模型在车辆检测方面的昼夜转换效果。...然而,由于夜间真实驾驶数据集在公共领域很少,我们使用自收集的ITRI Night作为夜间测试数据集。...Night相同的场景下捕获的,包含9k个图像,如表VI所示。...在SYNTHIA案例和GTA案例中,来自CycleGAN、UNIT、AugGAN的day night转换结果视频剪辑与原始的day同时显示。

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Let There Be Light: Improved Traffic Surveillancevia Detail Preserving Night-to-Day Transfer

测试集的左侧1000张图像构成了夜间交通图像的4个子集(表示为Night1、Night2、Night3、Night4)。基准的细节如表I所示。...为了推断,训练的KPN对真实的夜间图像(Night1、Night2、Night3和Night4)进行图像翻译,然后对翻译的夜间图像进行训练的日间检测模型测试,以进行性能评估。...为了训练图像翻译模型,白天的训练数据集是白天的训练集,夜间的训练集是Night1、Night2、Night3和Night4的组合。 我们在PyTorch建立了翻译和检测流程。...尽管Faster R-CNNn+GcGANd2n在Night1子集上表现稍好,但所提出的方法在所有夜间交通图像中获得了87.80%的最佳平均mAP。 ...以数据集Night1为例,基线方法可以实现62.51%的mAP。当增强和混合风格参考图像以体现合成夜间场景的多样性时,mAP增加了约13%。

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