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低光照图像增强
一种预处理技术，通过放大光信号同时最小化噪声来提高弱光场景中物体的可见性，通常通过生成对抗网络(GAN)实现。
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抗天气检测
系统在面对雨、雪或雾等天气干扰时保持稳定检测性能的能力，通常通过特定的去噪架构实现。
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基于部件的模型
一种检测方法，将物体建模为相互连接的空间部件集合，通过检测可见的子组件来提高对遮挡的鲁棒性，即使整体物体被遮挡也能识别。
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多尺度特征融合
结合不同空间分辨率的视觉特征的方法，用于改善大小不一物体的检测以及在低对比度条件下的识别，此时细节难以辨别。
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合成数据增强
生成模拟困难条件（雨天、夜晚、雾天）的人工训练图像，以丰富数据集并提高模型鲁棒性，而无需收集相应的真实图像。
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对抗训练增强鲁棒性
一种训练过程，模型面对恶意扰动或困难条件下的样本，被迫学习更不变、更鲁棒的特征表示。
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热成像融合
将来自热红外传感器的数据与可见光图像集成，实现完全黑暗或透过不透明天气条件下的物体检测。
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自监督学习增强鲁棒性
一种学习范式，模型从困难条件下的未标注数据中生成自己的标签，使其能够在没有明确监督的情况下学习鲁棒特征。
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遮挡注意机制
使用注意力层，让模型能够选择性地关注被遮挡物体的可见部分，并加权它们对于最终预测的重要性。
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恶劣条件下的课程学习
一种训练策略，逐步让模型接触越来越困难的条件，模拟逐步学习以提高最终鲁棒性。
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去雾和去雨网络
专门用于在检测步骤前去除雾或雨等视觉伪影的神经网络，作为预处理恢复场景清晰度。
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用于小物体的特征金字塔网络
构建高分辨率多尺度特征金字塔的架构，对于在低质量图像中检测小物体或部分可见物体至关重要。
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时间一致性建模
从视频序列中整合时间信息，通过利用物体在帧间的一致性来增强在降质单帧图像中的检测。
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