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CF-YOLO: Cross Fusion YOLO for Object Detection in Adverse Weather with a High-quality Real Snow Dataset

朋友圈看到的一篇文章，名字挺有趣，从arxiv下载来读读

从名字来看主要是读cross fusion部分，雪地场景数据集不必在意

Abstract

  • 现有的检测器难以学习在雪中检测的潜在信息。

  • 建立了一个真是世界的雪地目标检测数据集（real-world snowy object detection dataset），命名为RSOD。

  • 开发了一种具有独特激活功能的无监督训练策略，称为Peak Act，用来定量评估雪对每个物体的影响。

  • CF(Cross Fusion)是一个即插即用的 特征聚合模块 ，集成了特征金字塔和路径聚合网络的优点。 可以处理雪的模糊、失真、覆盖等不利检测问题 ——一开始我觉得在烟雾检测上兴许也适用，后来发现不是的，它不是检测雪，是检测雪中的物体，雪只是一种遮挡物来看的。

1. Introduction

提出一个问题：建立真实的RSOD数据集和开发特征聚合模块来学习潜在信息的协同作用，真的可以增强雪地条件下前沿（cutting-edge）OD网络的能力吗？

To answer this question：

  1. RSOD，用于检测真实的雪地目标。包含2100个真实世界的雪景图像，以C

本文标签： 实战 系统 编程

版权声明：本文标题：CF-YOLO实战：让Flash中心更智能的检测方法 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.roclinux.cn/b/1773570732a3563457.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。