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RTTS
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新的目标检测框架PIEDet提供内在可解释性
研究人员开发了PIEDet，一个旨在提高安全关键应用可解释性的新型目标检测框架。与传统的黑盒模型不同，PIEDet将类别原型直接嵌入其分类分支，为其预测提供内在解释。与事后解释方法相比，这种方法提高了检测性能，并在解释质量和计算成本之间取得了更好的平衡。PIEDet在ExDark、RTTS和VOC2012-FOG等数据集上展示了性能提升。
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新的HazeSpikeMamba框架增强了真实世界图像去雾能力
研究人员开发了HazeSpikeMamba，一个用于真实世界图像去雾的新型框架，它结合了脉冲启发和状态空间特征。这种方法解决了当前依赖合成数据的方法的局限性，而合成数据通常无法捕捉真实世界雾气的复杂性。HazeSpikeMamba采用U-Net架构，包含一个脉冲启发的局部路径和一个注意力状态空间全局路径，能够高效处理长距离依赖。该框架还包含一种归纳适应方法，使用无标签的目标数据来优化模型，从而提高BRISQUE和NIMA等指标的性能。