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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      Atmospheric scattering by fine particulates degrades visibility and impairs object detection. We address this by introducing a DCP-based lightweight U-Net as a preprocessing module cascaded with YOLOv8x. Using the NH-Haze dataset, we evaluate performance at confidence thresholds of conf = {0.25, 0.50, 0.75} At conf=0.25, true positives increased by 27.9% and false detections decreased by 41.2% relative to the Noisy input, demonstrating that the DCP-based lightweight U-Net preprocessing improves detection robustness in foggy conditions.
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      Atmospheric scattering by fine particulates degrades visibility and impairs object detection. We address this by introducing a DCP-based lightweight U-Net as a preprocessing module cascaded with YOLOv8x. Using the NH-Haze dataset, we evaluate performa...

      Atmospheric scattering by fine particulates degrades visibility and impairs object detection. We address this by introducing a DCP-based lightweight U-Net as a preprocessing module cascaded with YOLOv8x. Using the NH-Haze dataset, we evaluate performance at confidence thresholds of conf = {0.25, 0.50, 0.75} At conf=0.25, true positives increased by 27.9% and false detections decreased by 41.2% relative to the Noisy input, demonstrating that the DCP-based lightweight U-Net preprocessing improves detection robustness in foggy conditions.

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