AI用語集
人工知能の完全辞典
低照度画像強化
低照度環境下のシーンにおいて、光信号を増幅させつつノイズを最小限に抑えることで物体の視認性を向上させる前処理。一般的に敵対的生成ネットワーク（GAN）などを通じて行われる。
悪天候耐性検出
雨、雪、霧などの気象的擾乱が存在しても、特定のノイズ除去アーキテクチャなどを通じて安定した検出性能を維持するシステムの能力。
部分ベースモデル
物体を空間的に関連付けられた部分の集合としてモデル化する検出アプローチ。全体が遮蔽されていても、見えているサブコンポーネントを検出することで、オクルージョンに対する堅牢性を高めることができる。
マルチスケール特徴融合
様々なサイズの物体や、詳細が識別しにくい低コントラスト条件下での検出を改善するために、異なる空間解像度の視覚的特徴を組み合わせる手法。
合成データ拡張
対応する実画像を収集することなく、データセットを拡充しモデルの堅牢性を向上させるために、困難な条件（雨、夜、霧）をシミュレートした人工的な訓練画像を生成すること。
堅牢性のための敵対的訓練
モデルが悪意のある、あるいは困難な条件によって摂動された例に直面させられ、より不変で耐性のある表現を学習することを強制される訓練プロセス。
熱画像融合
完全な暗闇や不透明な気象条件下での物体検出を可能にするために、可視画像と赤外線センサーからのデータを統合すること。
堅牢性のための自己教師あり学習
困難な条件下のアノテーションなしデータから独自のラベルを生成し、明示的な監視なしで堅牢な特徴を学習することを可能にする学習パラダイム。
遮蔽に対する注意機構
遮蔽された物体の可視部分に選択的に集中し、最終的な予測のためにその重要度を重み付けすることを可能にするアテンション層の使用。
悪条件下におけるカリキュラム学習
モデルを徐々に困難な条件にさらし、段階的な学習をシミュレートすることで最終的な堅牢性を向上させるトレーニング戦略。
デヘイジングおよびデレイニングネットワーク
検出ステップの前に霧や雨などの視覚的アーティファクトを除去することに特化したニューラルネットワーク。シーンの鮮明さを復元するための前処理として機能する。
小物体向け特徴ピラミッドネットワーク (FPN)
高解像度のマルチスケール特徴ピラミッドを構築するアーキテクチャ。低品質な画像内の小さな物体や部分的に見える物体を検出するために不可欠。
時間的一貫性モデリング
フレーム間の物体の一貫性を利用して、劣化した個々の画像内の検出を強化するために、ビデオシーケンスから時間情報を統合すること。