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摘要
道路目标检测是计算机视觉领域中一项至关重要的任务,也是自动驾驶领域
的核心组成,识别和定位图像或视频帧中的物体是道路目标检测的主要目标。近
年来,深度卷积神经网络的迅速发展,使得目标检测器的检测精度得到了非常大
的提高。尽管目标检测器在正常图像上表现良好,但在恶劣天气下的目标检测方
面通常较差。由于雪、雨和雾霾等这些恶劣天气条件的影响,导致拍摄的图像质
量下降,改变了目标检测中的特征一致性,增加了网络的训练难度,从而降低了
目标检测性能。所以,针对恶劣天气下道路目标检测的问题,本文主要研
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