Our method presents a new UOD paradigm from the perspective of cross-domain information interaction and fusion. Experimental results demonstrate that the proposed GCC-Net achieves state-of-the-art performance on four underwater datasets.

2024年5月1日 · The proposed GCC-Net achieves state-of-the-art performance compared to recent GOD and UOD methods on the underwater datasets (DUO, Brackish, TrashCan, and WPBB datasets). Furthermore, we hope this cross-domain collaborative paradigm will promote future work in underwater object detection and other multi-modal computer vision tasks.

本文提出了一种端到端的门控跨域协作网络（GCC-Net），旨在解决目标检测任务在弱光照环境下遇到的低对比度和可见性差等挑战。 通过将图像增强技术与目标检测框架相结合，本方法在原始图像域与清晰图像域之间建立了一种交互和融合的机制。

2023年6月25日 · Our method presents a new UOD paradigm from the perspective of cross-domain information interaction and fusion. Experimental results demonstrate that the proposed GCC-Net achieves state-of-the-art performance on four underwater datasets.

Based on this perspective, we propose a Gated Cross-domain Collaborative Network (GCC-Net) to address the challenges of poor visibility and low contrast in underwater environments, which comprises three dedicated components.

可以在 PyTorch 官网 查看预编译包所支持的 CUDA 版本。 如果不是安装预构建的包，而是从源码中构建 PyTorch，则可以使用更多的 CUDA 版本，例如 CUDA 9.0。 我们建议使用 MIM 来安装 MMDetection： MIM 能够自动地安装 OpenMMLab 的项目以及对应的依赖包。 或者，可以手动安装 MMDetection： 需要把命令行中的 {cu_version} 和 {torch_version} 替换成对应的版本。 例如：在 CUDA 11 和 PyTorch 1.7.0 的环境下，可以使用下面命令安装最新版本的 MMCV： 请参 …

基于这个观点，我们提出了一个门控跨域协作网络 (GCC-Net) 来解决水下环境中能见度差和对比度低的挑战，它由三个专用组件组成。 首先，采用实时 UIE 方法生成增强图像，可以提高低对比度区域物体的可见性。

2023年3月19日 · GCNet通过观察发现Non-localBlock计算的全局上下文对查询位置不敏感，提出了更高效的全局上下文模块，结合SEBlock，减少了计算量而不牺牲性能。 GCBlock在多个视觉任务上优于NLNet和SENet。 paper：GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond. official implementaion：https://github.com/xvjiarui/GCNet.

2024年8月28日 · 本文提出了一种端到端的门控跨域协作网络（GCC-Net），旨在解决目标检测任务在弱光照环境下遇到的低对比度和可见性差等挑战。 通过将图像增强技术与目标检测框架相结合，本方法在原始图像域与清晰图像域之间建立了一种交互和融合的机制。 该机制包含三大核心模块：在线图像增强模型（waterMSR）、跨域特征交互（CFI）模块以及门控特征融合（GFF）模块。 通过提出的CFI模块，模型不仅能利用增强图像中的显著目标信息，还能够捕捉原始图像所特 …

基于这个角度，我们提出了门控跨域协作网络（GCC-Net）来解决水下环境中可见性差和对比度低的挑战，该网络由三个专用组件组成。 首先，采用实时UIE方法生成增强图像，可以提高低对比度区域中物体的可见度。