Abstract-Visual erkännande under ogynnsamma förhållanden är ett mycket viktigt och utmanande problem av stort praktiskt värde, på grund av den allmänt förekommande förekomsten av kvalitetsstörningar under bild förvärv, överföring, eller lagring. Även om djupa neurala nätverk har utnyttjats i stor utsträckning i teknikerna för bildrenovering av låg kvalitet och högkvalitativa bildigenkänningsuppgifter, har få studier gjorts om det viktiga problemet med erkännande av bilder av mycket låg kvalitet. I detta dokument föreslås en ram baserad på djupinlärning för att förbättra prestandan hos bild- och videoigenkänningsmodeller under ogynnsamma förhållanden, med hjälp av robusta negativa pre-utbildningar eller dess aggressiva variant. De robusta negativa förträningsalgoritmerna utnyttjar kraften i förutbildningen och generaliserar konventionella oövervakade förutbildnings- och dataförstärkningsmetoder. Vi utvecklar vidare en metod för överföringsinlärning för att hantera verkliga datauppsättningar av okända ogynnsamma tillstånd. Den föreslagna ramen utvärderas ingående på ett antal riktmärken för bild- och videoigenkänning och ger betydande resultatförbättringar under olika enskilda eller blandade ogynnsamma förhållanden. Vår visualisering och analys bidrar ytterligare till att förklara resultaten.
I Ref föreslogs en CNN-baserad metod för att förbättra igenkänningen av bilder och video av låg kvalitet genom att använda förutbildning, dataförstärkning och andra strategier.
Enhance Visual Recognition under Adverse Conditions via Deep Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}