HazyDet：带有场景深度的雾天无人机目标检测开源基准

主要观点总结

本文介绍了一个名为HazyDet的开源基准数据集，专注于雾天条件下的无人机目标检测。文章还提出了一种深度感知检测器DeCoDet，该检测器利用场景深度信息来提升恶劣天气下的检测性能。文章背景、相关数据集、方法、实验和致谢等部分进行了详细的阐述。

关键观点总结

关键观点1: HazyDet数据集

包含上万张无人机图像和约383,000个高质量边界框标注，旨在推动无人机在恶劣天气条件下的目标检测技术研究。

关键观点2: DeCoDet检测器

利用场景深度信息提升检测性能，通过深度信息揭示物体与探测器之间的空间关系，帮助理解场景中物体的布局和相对位置。

关键观点3: 数据集的挑战

无人机在恶劣天气下面临诸多挑战，如尺度变化、图像退化等，文章提出了一些针对性的设计来应对这些挑战。

关键观点4: 实验和评估

建立了基准以评估当前主流算法和DeCoDet在HazyDet数据集上的表现，包括不同检测器和去雾模型的表现。