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Mapillary Vistas
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探索用于统一驾驶感知的新的频率感知加权方法
研究人员探索了一种名为频率感知任务加权（FTW）的新方法，用于自动驾驶中的统一感知系统。该方法通过分析近期损失历史的频率结构，动态平衡多个感知任务，如物体检测、可驾驶区域分割和车道线分割。FTW 将更多权重分配给具有更稳定损失轨迹的任务，这由较高比例的低频功率指示。在 Mapillary Vistas 数据集上使用基于 YOLOv8 的框架进行的实验显示出有希望的结果，FTW 在某些指标上优于基线加权方法，但需要通过重复种子估计和消融…
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新型去雾AI无需目标训练即可实现跨域泛化
研究人员开发了一种新颖的深度去雾管线，该管线展示了卓越的跨域泛化能力。该系统最初在受控的实验室雾气条件下进行训练，然后使用应用于清晰户外场景的合成雾气进行微调。这种方法使得该管线能够在各种真实场景的图像（包括通过飞机舷窗拍摄的视频素材）中有效去除雾气，而无需任何目标域特定的训练数据。其成功的关键在于一个精确像素对齐的雾/晴图像对数据集和一个包含随机合成雾气变化的微调过程。