面向恶劣图像条件下的视频目标检测的无源域适应

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我们提出了一种用于视频目标检测的简单而有效的无源域自适应方法，STAR-MT。通过改进 YOLOV 方法，在包括噪声、气流湍流和雾霾等恶劣图像条件下，我们的方法始终提高了视频目标检测性能，展示了其在现实世界应用中的潜力。

我们提出了一种名为STAR-MT的无源域自适应方法，用于改进视频目标检测性能。该方法在恶劣图像条件下仍能提高检测性能，展示了在现实世界应用中的潜力。