WARLearn: Weather-Adaptive Representation Learning

📄 arXiv: 2411.14095v1 📥 PDF

作者: Shubham Agarwal, Raz Birman, Ofer Hadar

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-21

备注: Accepted for publication in IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

WARLearn：提出一种天气自适应的表征学习框架，提升恶劣天气下的模型性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自适应表征学习 恶劣天气 计算机视觉 自监督学习 Barlow Twins 领域自适应 目标检测

📋 核心要点

  1. 现有模型在恶劣天气下性能显著下降，缺乏对天气变化的适应性，限制了其在实际场景中的应用。
  2. WARLearn利用Barlow Twins的不变性原则，通过少量额外训练，使模型能够适应恶劣天气条件下的数据分布。
  3. 实验表明，WARLearn在雾天和弱光数据集上显著优于现有方法，mAP分别达到52.6%和55.7%。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为WARLearn的新框架，该框架专为在具有挑战性和对抗性的天气条件下进行自适应表征学习而设计。利用Barlow Twins中使用的不变性原则，我们展示了将最初在晴朗天气数据上训练的现有模型有效地迁移到处理恶劣天气条件的能力。通过最少的额外训练，我们的方法在雾天和弱光条件下表现出显著的性能提升。这种自适应框架将其适用性扩展到恶劣天气环境之外，为数据分布存在变化的领域提供了一种通用的解决方案。此外，WARLearn在数据分布随时间发生显著变化的场景中非常宝贵，使模型能够保持更新和准确。我们的实验结果显示了显著的性能，在未见过的真实雾天数据集(RTTS)上的平均精度均值(mAP)为52.6%。同样，在弱光条件下，我们的框架在未见过的真实弱光数据集(ExDark)上实现了55.7%的mAP。值得注意的是，WARLearn在恶劣天气下大大超过了包括FeatEnHancer、Image Adaptive YOLO、DENet、C2PNet、PairLIE和ZeroDCE等最先进框架的性能，提高了雾天和弱光条件下的基线性能。WARLearn的代码可在https://github.com/ShubhamAgarwal12/WARLearn上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决计算机视觉模型在恶劣天气条件（如雾天、弱光）下的性能下降问题。现有方法通常需要在特定天气条件下重新训练模型，或者依赖于复杂的数据增强和图像恢复技术，这些方法计算成本高昂，且泛化能力有限。因此，如何使模型能够快速适应不同的天气条件，并保持良好的性能，是本文要解决的核心问题。

核心思路：WARLearn的核心思路是利用自监督学习中的不变性原则，特别是借鉴Barlow Twins的思想。Barlow Twins通过最小化同一图像不同增强视图之间的互信息冗余，学习到对数据分布变化具有鲁棒性的表征。WARLearn在此基础上，通过少量额外训练，使模型能够适应恶劣天气条件下的数据分布，从而提高模型在这些条件下的性能。

技术框架：WARLearn的整体框架可以分为两个阶段：预训练阶段和自适应阶段。在预训练阶段，使用大量晴朗天气下的数据训练一个基础模型。在自适应阶段，使用少量恶劣天气下的数据，结合Barlow Twins的不变性损失函数，对预训练模型进行微调。具体来说，对于每个输入图像，生成两个不同的增强视图，然后将这两个视图输入到模型中，得到两个表征向量。通过最小化这两个表征向量之间的互信息冗余，使模型学习到对天气变化具有鲁棒性的表征。

关键创新：WARLearn的关键创新在于将Barlow Twins的不变性原则应用于天气自适应的表征学习。与传统的监督学习方法相比，WARLearn不需要大量的标注数据，只需要少量恶劣天气下的数据即可实现模型的自适应。与现有的图像恢复和数据增强方法相比，WARLearn更加高效和通用，可以应用于不同的天气条件和不同的视觉任务。

关键设计：WARLearn的关键设计包括：1) 使用Barlow Twins的不变性损失函数，该损失函数可以有效地减少表征向量之间的互信息冗余，从而提高模型的鲁棒性。2) 使用少量恶劣天气下的数据进行微调，避免了对大量标注数据的依赖。3) 可以灵活地应用于不同的预训练模型和不同的视觉任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

WARLearn在RTTS（雾天）和ExDark（弱光）数据集上取得了显著的性能提升。在RTTS数据集上，WARLearn的mAP达到了52.6%，超过了现有最佳方法FeatEnHancer、Image Adaptive YOLO、DENet、C2PNet、PairLIE和ZeroDCE。在ExDark数据集上，WARLearn的mAP达到了55.7%，同样显著优于现有方法。这些结果表明，WARLearn能够有效地提高模型在恶劣天气条件下的性能。

🎯 应用场景

WARLearn在自动驾驶、智能监控、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。在这些领域中，视觉系统经常需要在各种恶劣天气条件下工作。WARLearn可以提高视觉系统在这些条件下的鲁棒性和可靠性，从而提高系统的整体性能。此外，WARLearn还可以应用于其他数据分布随时间变化的场景，例如医疗影像分析和金融风险预测。

📄 摘要（原文）

This paper introduces WARLearn, a novel framework designed for adaptive representation learning in challenging and adversarial weather conditions. Leveraging the in-variance principal used in Barlow Twins, we demonstrate the capability to port the existing models initially trained on clear weather data to effectively handle adverse weather conditions. With minimal additional training, our method exhibits remarkable performance gains in scenarios characterized by fog and low-light conditions. This adaptive framework extends its applicability beyond adverse weather settings, offering a versatile solution for domains exhibiting variations in data distributions. Furthermore, WARLearn is invaluable in scenarios where data distributions undergo significant shifts over time, enabling models to remain updated and accurate. Our experimental findings reveal a remarkable performance, with a mean average precision (mAP) of 52.6% on unseen real-world foggy dataset (RTTS). Similarly, in low light conditions, our framework achieves a mAP of 55.7% on unseen real-world low light dataset (ExDark). Notably, WARLearn surpasses the performance of state-of-the-art frameworks including FeatEnHancer, Image Adaptive YOLO, DENet, C2PNet, PairLIE and ZeroDCE, by a substantial margin in adverse weather, improving the baseline performance in both foggy and low light conditions. The WARLearn code is available at https://github.com/ShubhamAgarwal12/WARLearn