AOD-Net: Pytorch与Caffe下的AOD-Net

简介：
简介：AOD-Net是一款用于自动驾驶场景下密集人群检测的深度学习模型，在PyTorch和Caffe框架中均有实现，适用于多种道路监控应用。 AOD-Net是ICCV 2017上提出的一种轻量级且高效的端到端除雾神经网络。您可以轻松快速地进行训练或测试。在测试阶段，我们提供了test.py脚本、相关原型及数据集，您只需通过“python test.py”命令即可使用GPU/CPU获取结果。 基于AOD-Net的贡献，我们在该模型中引入了位置归一化（PONO），从而显著提升了性能表现。改进前后的对比显示：对于TestSet A，PSNR从19.69 dB提升至20.38 dB，SSIM值从0.8478增加到0.8587；而对于TestSet B，则分别达到了PSNR为21.54 dB（改进后变为21.67 dB）和SSIM为0.9272（提升至0.9285）。希望这些信息对您的研究有所帮助。