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摘要 — 虽然基于深度学习的图像去雨方法近年来取得了长足的进步，但在实际应用中仍存在两个主要缺点。首先，以去雨为代表的低级视觉任务与以物体检测为代表的高级视觉任务之间的差距很大，低级视觉任务几乎无法为高级视觉任务做出贡献。其次，去雨数据集的质量有待提高。事实上，很多基线中的雨线与真实的雨线差距很大，去雨数据集图像的分辨率普遍不理想。同时，低级视觉任务和高级视觉任务很少有共同的数据集。本文探索了低级视觉任务与高级视觉任务的结合。具体而言，我们提出了一种用于减少降雨影响的端到端物体检测网络，该网络由两个级联网络组成，分别是一个改进的图像去雨网络和一个物体检测网络。我们还设计了损失函数的组件以适应不同子网络的特征。然后，我们基于 KITTI 数据集提出了一个用于雨水去除和物体检测的数据集，我们的网络在该数据集上超越了最先进的技术，指标有了显著的提高。此外，我们提出的网络在自动驾驶汽车收集的驾驶视频上进行了测量，并在雨水去除和物体检测方面显示出了积极的结果。
端到端级联图像去雨和对象...
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