《IQEFD：教 AI 在黑暗中辨識世界的系統》

這篇論文針對夜間自駕的挑戰：

影像模糊、亮度不足、細節難辨，導致 AI 容易誤判道路資訊。

研究團隊設計了 IQEFD 模型，讓系統能在低品質影像下依然辨識正確。整體思路如下：

1. 圖像品質估計模組（IQEM）

模型在辨識前，會先判斷圖像品質是否足夠（清晰度、對比度等），

如果不清楚，就會自動採取不同的提取策略。

2. 多層語意對齊的特徵蒸餾模組（EFD）

模型從三種視角提取特徵（細節／區域語意／整體語義），並進行語意對齊，

確保不同層之間不會「各自學各自」。

3. 強化訓練策略

模型經由 ExDark、RTTS 等夜間資料集訓練，模擬不同亮度與干擾條件，

最終比 baseline 模型提升了 6.3% 的辨識準確率。

============= 我是分隔線 =============

這篇研究並非哲學，但它卻富含了哲思。

不是直接下判斷，而是先問：「我看見的東西，是否真的清楚？」

我們總說要學會看清世界、做出選擇，

或許，我們真正缺的，是那個願意在黑暗中先停下來、

確認自己還能不能好好看清楚的機制。

明天，我們來談談這件事。

——如果連 AI 都懂得要先「校準自己的視覺品質」，

那我們人類呢？

文章出處 : Transferring enhanced material knowledge via image quality enhancement and feature distillation for pavement condition identification