ゴミから宝へ：分解と集約による低照度物体検出

低照度シナリオにおける物体検出は、過去数年間で多くの注目を集めています。主流で代表的な手法は、通常の検出器の前処理としてエンハンサーを導入します。しかし、エンハンサーと検出器の間のタスク目的の不一致のため、このパラダイムはその能力を最大限に発揮できません。本研究では、エンハンサー + 検出器の潜在能力を引き出そうと試みます。既存の研究とは異なり、私たちは照明ベースのエンハンサー（新たに設計したものや既存のもの）をシーン分解モジュールとして拡張し、その取り除かれた照明を検出器において検出に適した特徴を抽出するための補助として利用します。さらに、文脈空間におけるマルチスケールのシーン関連セマンティック情報を統合するために、セマンティック集約モジュールを構築します。実際、私たちの構築したスキームは、検出器内の無視された照明を検出器のための「宝」に変換することに成功します。多くの実験を行い、他の最先端手法に対する私たちの優位性を明らかにします。受け入れられれば、コードを公開します。