FogTTA

新的FogTTA框架提升了雾天中Transformer目标检测性能

研究人员开发了FogTTA，一种新颖的在线测试时自适应框架，用于增强基于Transformer的目标检测模型在雾天条件下的性能。该框架应用于RF-DETR模型，无需源数据或重新训练即可实时适应雾天环境。FogTTA采用师生设计，其中部署的模型生成伪标签，然后由学生模型通过使用Varifocal损失从增强的目标样本中学习来优化这些伪标签。实验结果表明，FogTTA在保持实时性能的同时显著提高了检测准确性和稳定性，优于现有方法。