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基于知识蒸馏的夜间低照度图像增强及目标检测
1
作者
苗德邻
刘磊
+3 位作者
莫涌超
胡朝龙
张益军
钱芸生
《应用光学》
CAS
北大核心
2023年第5期1037-1044,共8页
为了实现夜间低照度图像的增强,提高目标检测模型在夜间低照度条件下的检测精度并减小模型的计算成本,提出了一种基于知识蒸馏和数据增强的夜间低照度图像增强以及目标检测多任务模型,基于高质量图像模型进行知识蒸馏,利用高质量图像的...
为了实现夜间低照度图像的增强,提高目标检测模型在夜间低照度条件下的检测精度并减小模型的计算成本,提出了一种基于知识蒸馏和数据增强的夜间低照度图像增强以及目标检测多任务模型,基于高质量图像模型进行知识蒸馏,利用高质量图像的特征信息指导模型训练,从而使模型在夜间低照度图像中提取到与高质量图像类似的特征信息。利用这些特征信息可以实现图像的对比度增强、去噪以及目标检测。实验结果表明,提出的蒸馏方法可以提升16.58%的夜间低照度目标检测精度,且用该方法增强的图像可以达到主流的基于深度学习的图像增强的效果。
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关键词
低照度图像增强
目标检测
深度学习
知识蒸馏
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职称材料
题名
基于知识蒸馏的夜间低照度图像增强及目标检测
1
作者
苗德邻
刘磊
莫涌超
胡朝龙
张益军
钱芸生
机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院
出处
《应用光学》
CAS
北大核心
2023年第5期1037-1044,共8页
基金
微光夜视技术重点实验室基金(J20190102)
江苏省青蓝工程基金(2017-AD41779)。
文摘
为了实现夜间低照度图像的增强,提高目标检测模型在夜间低照度条件下的检测精度并减小模型的计算成本,提出了一种基于知识蒸馏和数据增强的夜间低照度图像增强以及目标检测多任务模型,基于高质量图像模型进行知识蒸馏,利用高质量图像的特征信息指导模型训练,从而使模型在夜间低照度图像中提取到与高质量图像类似的特征信息。利用这些特征信息可以实现图像的对比度增强、去噪以及目标检测。实验结果表明,提出的蒸馏方法可以提升16.58%的夜间低照度目标检测精度,且用该方法增强的图像可以达到主流的基于深度学习的图像增强的效果。
关键词
低照度图像增强
目标检测
深度学习
知识蒸馏
Keywords
low-light image enhancement
object detection
deep learning
knowledge distillation
分类号
TN206 [电子电信—物理电子学]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于知识蒸馏的夜间低照度图像增强及目标检测
苗德邻
刘磊
莫涌超
胡朝龙
张益军
钱芸生
《应用光学》
CAS
北大核心
2023
0
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参考文献
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