目标检测涨点神器：水下目标检测的轻量级联合图像增强模块

仅31K参数! UnitModule: 水下目标检测的轻量级联合图像增强模块 UnitModule: 一种即插即用的轻量级水下联合图像增强模块，它提供检测器首选的输入图像，并设计一种无监督学习损失，用于该模块与检测器的联合训练，还引入辅助色偏损失和数据增强新方法，进一步提高水下目标检测性能!单位: 哈尔滨工程大学 水下目标检测面临水下图像劣化的问题，影响检测器的性能。。基于去噪和图像增强的水下目标检测方法通常不能提供检测器首选的图像或需要额外的数据集。 本文提出一种即插即用的水下联合图像增强模块 (UnitModule) ，它提供检测器首选的输入图像。 我们设计了一种无监督学习损失，用于UnitModule 与检测器的联合训练，无需额外的数据集，以改善 UnitModule与检测器之间的交互。 此外，具有辅助色偏损失和称为水下颜色随机传输(UCRT) 的数据增强的色偏预测器旨在提高 UnitModule 在具有不同色偏的水下图像上的性能。 在DUO上针对不同的目标检测模型进行了大量的实验其中UnitModule在YOLOv5-S上实现了2.6 AP的最高性能提升，并在全新的测试集 (URPCtest) 上获得了3.3 AP的提升。而且 UnitModule 显著提高了我们测试的所有目标检测模型的性能，特别是对于参数数量较少的模型。 另外，UnitModule参数数量较少，只有31K，对原始物体检测模型的推理速度影响不大。我们的定量和视觉分析还证明了 UnitModule 在增强输入图像和提高检测器对物体特征的感知能力方面的有效性

论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.04708 需要进论文创新点群的，关注我私信我，进论文创新点群