Image restoration algorithms such as super resolution (SR) are indispensable pre-processing modules for object detection in low quality images. Most of these algorithms assume the degradation is fixed and known a priori. However, in practical, either the real degradation or optimal up-sampling ratio rate is unknown or differs from assumption, leading to a deteriorating performance for both the pre-processing module and the consequent high-level task such as object detection. Here, we propose a novel self-supervised framework to detect objects in degraded low resolution images. We utilizes the downsampling degradation as a kind of transformation for self-supervised signals to explore the equivariant representation against various resolutions and other degradation conditions. The Auto Encoding Resolution in Self-supervision (AERIS) framework could further take the advantage of advanced SR architectures with an arbitrary resolution restoring decoder to reconstruct the original correspondence from the degraded input image. Both the representation learning and object detection are optimized jointly in an end-to-end training fashion. The generic AERIS framework could be implemented on various mainstream object detection architectures with different backbones. The extensive experiments show that our methods has achieved superior performance compared with existing methods when facing variant degradation situations. Code would be released at https://github.com/cuiziteng/ECCV_AERIS.


翻译:超级分辨率(SR)等图像恢复算法是用低质量图像探测物体的必不可少的预处理模块。这些算法大多假定降解是固定的,并且事先知道。然而,在实际中,实际降解率或最佳上标率的比例并不为人所知,或者与假设不同,导致预处理模块的性能恶化,以及由此而来的高层次任务(如物体探测)的性能恶化。在这里,我们提议了一个全新的自我监督框架,以探测低分辨率退化图像中的物体。我们利用下标降解作为自我监督信号的一种转换,以探索各种分辨率和其他降解条件的等异性代表。自我监督视图中的自动编码解析率(AERIS)框架可以进一步利用高级SR结构的任意分辨率恢复解码器,以重建从退化输入图像中的原始通信。在终端到终端的培训方式中,对代表学习和对象检测进行优化。通用的ARIS框架可以用于不同脊椎的各种主流物体检测结构。广泛的实验显示,在应用当前变异性法时,我们的方法将获得高级性能/变制。

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