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Friso G. Heslinga
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生成式AI将RGB转换为红外图像，以改进无人机车辆检测
研究人员探索了使用生成式AI模型将RGB图像转换为红外（IR）图像，以改进无人机（UAV）域中车辆检测的性能，尤其是在真实红外数据稀缺的情况下。通过在配对的RGB-IR源数据集上训练翻译模型，并将其应用于来自未知目标域的RGB图像，他们生成了合成的红外数据。然后，使用这些合成数据训练车辆检测器，其中利用ControlNet的Stable Diffusion 3.5在Kust4K和VTUAV等数据集上显示出最有希望的结果，与基线方法相比…
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GenAI 图像编辑增强目标检测对领域迁移的鲁棒性
研究人员探索了使用生成式 AI 图像编辑来提高目标检测模型对领域迁移的鲁棒性。通过使用 Qwen Image Edit 2509 和 Flux.2-dev 等模型为训练数据合成添加伪装，他们在检测伪装的军用车辆方面取得了显著改进。这种方法解决了在专业、低数据场景中获取多样化真实世界数据的困难，表明生成式编辑可以有效地弥合源域和目标域之间的差距。