水滴污染对透明度分割的影响
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究评估了透明物体与环境干扰（如水汽）共同作用的组合，并引入了一个包含 489 个图片的新型公开数据集，检查了透明性处理的结果对透明物体的污染程度的影响。我们的研究表明，被污染的透明物体更容易被分割，并且我们能够利用当前最先进的机器学习模型区分不同程度的污染，这为提高计算机视觉系统的鲁棒性，例如对污染保护外壳引起的数据偏移，或实现自动清洁提醒提供了可能性。
本研究评估了透明物体与环境干扰的共同作用，并引入了一个包含489个图片的新型数据集。研究发现，被污染的透明物体更容易被分割，并且能够利用机器学习模型区分不同程度的污染。这为提高计算机视觉系统的鲁棒性提供了可能性。
