论文链接：

https://arxiv.org/abs/2112.08088

代码：

https://github.com/wenyyu/Image-Adaptive-YOLO

虽然基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了良好的效果，但在恶劣天气条件下从低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。现有的方法要么难以平衡图像增强和目标检测任务，要么往往忽略有利于检测的潜在信息。

为了缓解这一问题，本文提出了一种新的图像自适应YOLO (IA-YOLO)框架，可以对每张图像进行自适应增强，以提高检测性能。针对YOLO探测器的恶劣天气条件，提出了一种可微分的图像处理(DIP)模块，并利用小型卷积神经网络(CNN-PP)对其参数进行预测。

IA-YOLO以端到端的方式学习CNN-PP和YOLOv3，这确保CNN-PP可以学习适当的DIP，以弱监督的方式增强图像进行检测。

本文提出的IA-YOLO方法可以在正常和恶劣天气条件下自适应处理图像。实验结果证明了IAYOLO方法在雾天和弱光情况下的有效性。

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