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Image-Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather Conditions(IA-YOLO)

news 2025/9/12 5:40:26

1、总体概述

基于深度学习的目标检测在常规条件的数据集可以获得不错的结果，但是在环境、场景、天气、照度、雾霾等自然条件的综合干扰下，深度学习模型的适应程度变低，检测结果也随之下降，因此研究在复杂气象条件下的目标检测方法就显得尤为重要。现有的方法在增强图像和目标检测之间很难做到平衡，有的甚至忽略有利于检测的信息。

本文为了解决上述问题，提出了IA-YOLO架构，该架构可以自适应的增强图像，以获得更好的检测结果。文中提出一个可微分的图像处理模块DIP，DIP使用轻量级的深度学习网络（CNN-PP）学习其参数，用以提高复杂天气状况下的目标检测性能。将DIP插入YOLOV3中，直接使用原有检测模型的分类和回归损失来弱监督DIP模块的参数，进而可以使用DIP模块进行图像增强。IA-YOLO代码tensorflow版本链接

2、IA-YOLO整体架构

高分辨率的图像（如1920*1080），缩放到低分辨率的图像（256*256），低分辨率的图像通过一个轻量级的CNN-PP模块，学习一组参数，文中在去雾过程中参数为15个，因此输出为【N，15】；高分辨率的图像，依次通过去雾、白平衡、Gamma增强、Tone、对比度Contrast、锐化Sharpen进行图像的增强操作，这个过程可以看作是图像的预处理阶段，预处理增强过后的图片，送入传统的YOLOV3检测器进行目标物体的检测，使用预测框和GT框的之间的分类和回归损失进行整个网络结构的监督，进而使得DIP模块学到自适应的参数。

3、可微过滤器介绍

3.1 Pixel-wise Filters

像素级的过滤器实际上就是对输入图像每个像素R、G、B三个通道的数值通过一定的映射，输出相对应的R、G、B三个通道的数值。文中提到四个Pixel-wise Filters，它们的映射关系函数如表所示。

由表可知，WB和Gamma都是通过简单的乘法以及幂指数变化来进行像素值的转换，因此，它们对于输入图像和需要学习的参数来说都是可微分的。

对于contrast的可微分设计，作者采用如下三个公式完成：

$Lum(P_{i}) = 0.27r_{i} + 0.67g_{i}+ 0.06b_{i}$ $EnLum(P_{i}) =\frac{1}{2}(1-\cos (\pi\times (Lum(P_{i})) ))$

$En(P_{i}) = P_{i} \times \frac{EnLum(P_{i})}{Lum(P_{i}) }$

对于Tone滤波器，作者将其设计成为一个单调分段函数，学习Tone filter需要使用L个参数，参数分别为 $\left \{ t_{0},t_{1},...,t_{L-1} \right \}$ ，tone曲线的点可表示为 $\left ( k/L,T_{k}/T_{L} \right )$ ，其中 $T_{k} = \sum_{i=0}^{k-1}t_{l}$ 。最终的映射函数为：

$P_{o} = \frac{1}{T_{L}}\sum_{j=0}^{L-1}clip(L.P_{i}-j,0,1)t_{k}$

3.2 Sharpen Filter

图像锐化可以凸显图像的细节信息，作者使用如下公式进行图像的锐化：

$F(x,\lambda )=I(x)+\lambda (I(x)-Gau(I(x)))$

其中， $I(x)$ 是输入图像， $Gau(I(x))$ 是对图像进行高斯变换， $\lambda$ 是一个大于0的缩放比例系数。

3.3 Defog Filter

去雾模型主要就是使用了大气散射模型，结合暗通道先验进行推算初来的结果，其中大气散射模型公式如下所示：

$I(x) = J(x)t(x)+A(1-t(x))$

其中A是全球大气光值，t(x)是转换参数，其定义如下:

$t(x) = e^{-\beta }d(x)$

去雾模型的具体过程参考之前的文章：Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior(暗通道先验)

4、CNN-PP模块

由前述网络的整体框架可知，CNN-PP是一个轻量级的全卷积网络，其输入是一个低分辨率的256*256图像，输出是一个【N，15】的向量，网络的具体结构可以看文中具体描述：

作者使用tensorflow实现的具体代码如下：

def extract_parameters(net, cfg, trainable):output_dim = cfg.num_filter_parameters# net = net - 0.5min_feature_map_size = 4print('extract_parameters CNN:')channels = cfg.base_channelsprint('    ', str(net.get_shape()))net = convolutional(net, filters_shape=(3, 3, 3, channels), trainable=trainable, name='ex_conv0',downsample=True, activate=True, bn=False)net = convolutional(net, filters_shape=(3, 3, channels, 2*channels), trainable=trainable, name='ex_conv1',downsample=True, activate=True, bn=False)net = convolutional(net, filters_shape=(3, 3, 2*channels, 2*channels), trainable=trainable, name='ex_conv2',downsample=True, activate=True, bn=False)net = convolutional(net, filters_shape=(3, 3, 2*channels, 2*channels), trainable=trainable, name='ex_conv3',downsample=True, activate=True, bn=False)net = convolutional(net, filters_shape=(3, 3, 2*channels, 2*channels), trainable=trainable, name='ex_conv4',downsample=True, activate=True, bn=False)net = tf.reshape(net, [-1, 4096])features = ly.fully_connected(net,cfg.fc1_size,scope='fc1',activation_fn=lrelu,weights_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())filter_features = ly.fully_connected(features,output_dim,scope='fc2',activation_fn=None,weights_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())return filter_features

5、训练流程

作者在构建数据集的时候需要区分是雾天数据还是低照度数据，训练的每一个batch数据，其中的每一张图片有 $\frac{2}{3}$ 的几率随机加上随机雾或者随机亮度变化，这样可以使得模型对于雾天或者低照度环境有更大的适应性。由于在训练过程中随机生成雾天图像会让整个训练时长成倍增加，因此，作者在线下完成雾天图像的生成。

其中雾天生成数据的主要代码如下所示：存疑的点是td = math.exp(-beta * d)这个公式，按照公式和自身理解，感觉应该是td = math.exp(-beta )d

def AddHaz_loop(img_f, center, size, beta, A):(row, col, chs) = img_f.shapefor j in range(row):for l in range(col):d = -0.04 * math.sqrt((j - center[0]) ** 2 + (l - center[1]) ** 2) + sizetd = math.exp(-beta * d)img_f[j][l][:] = img_f[j][l][:] * td + A * (1 - td)return img_f

6、实验结果

雾天检测效果：