【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于isp退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，属于暗光条件下的目标检测领域。
技术介绍
1、目标检测在安防监测和自动驾驶领域已经取得了显著的成功和广泛的应用。然而，这些在高质量白天图像上训练的目标检测方法应用到暗光图像上往往表现不佳，主要原因是在暗光条件下拍摄的图像往往遭受各种各样的光线变化和噪声的影响。此外，对暗光图像进行标注也是非常困难的，这就导致暗光图像的标注信息无法像白天图像那么精确。目前，暗光条件下的目标检测仍然是亟需解决的问题。
2、对暗光图像进行目标检测最简单的方法是使用暗光增强算法进行图像增强，然后再采用通用的目标检测方法进行训练。但是经过暗光增强的图像往往只符合人类的视觉感受，而不利于机器进行语义理解。
3、最近，基于“教师-学生”结构的无监督域适应方法在雾天条件下的目标检测中取得了出色的效果，但是在“白天至暗光”的域适应中效果较差。如图1展示了一些“教师-学生”结构的无监督域适应方法在“白天至暗光”条件下的目标检测结果，at和tdd方法在“白天至暗光”条件下的目标检测结果...
【技术保护点】
1.一种基于ISP退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，其特征在于包括，
2.根据权利要求1所述的基于ISP退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，其特征在于，目标检测的整体损失函数Ldet为：
3.根据权利要求2所述的基于ISP退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于ISP退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于ISP退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，其特征在于，基于ISP的图像退化模块对白天样本图像进行图像
【技术特征摘要】
1.一种基于isp退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，其特征在于包括，
2.根据权利要求1所述的基于isp退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，其特征在于，目标检测的整体损失函数ldet为：
3.根据权利要求2所述的基于isp退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于isp退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于isp退化自监督学习和解耦正则的暗光目标检测方法，其特征在于，基于isp的图像退化模块对白天样本图像进行图像退化的过程包括：
6.根据权利要求5所述的基于isp退化自...
【专利技术属性】
技术研发人员：张印，张永强，丁明理，张子安，张漫，田瑞，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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