研究動機及挑戰
隨著深度學習在目標檢測領域的日益成熟，直接使用RAW（未經處理感光元件輸出）進行目標檢測有機會保留更豐富的動態範圍及線性響應，但同時也面臨了像素分布偏斜與細節抑制的挑戰。根據arXiv:2508.01396v2所提出的SFAE（Space-Frequency Aware Enhancer）框架，傳統僅在空間域操作的增強方法往往難以從RAW影像中有效提取關鍵物件輪廓與紋理，因此亟需引入頻域分析以提升細節還原能力。
空頻域分離機制
SFAE創新性地將頻域頻帶「空間化」，即對單獨分離出的高、中、低頻頻帶，使用逆離散餘弦轉換（IDCT）或小波反變換，將頻域特徵映射為可直觀理解的空間圖。此舉保留了頻域操作的物理意義，同時讓後續卷積神經網路更容易與空間特徵融合。此設計參考了《IEEE Transactions on Image Processing》2023年報告對影像重建任務的頻域操作最佳實踐。
跨域融合注意力模組
在獲得多張頻域「空間圖」後，SFAE引入Cross-Domain Fusion Attention（CDFA）模組，透過多頭注意力（Multi-Head Attention）將頻帶圖與原始空間特徵進行互動。這種深度多模態融合能讓模型自動選擇對當前場景最有價值的特徵組合，並加強邊緣、紋理等細節。根據作者於公開GitHub Benchmark的實驗，CDFA相較於單純拼接方式在mAP指標上平均提升8％以上。
自適應非線性調整策略
為更精準地調校對比度與亮度，SFAE進一步為空頻域與空間域分別預測γ參數，並以非線性映射方式作自適應調整。此策略靈感源自
《CVPR 2023》關於動態曝光校正的研究，能夠在極高動態範圍場景下，加強陰影與高光細節的同時不影響整體對比。
後端效能與開發流程優化
在後端部署方面，SFAE可導出為ONNX格式，並結合ONNX Runtime或TensorRT進行加速推論。根據開源社群的實測，在NVIDIA RTX 3090 GPU上，SFAE保持約25FPS的推論速度，相較於純空域Baseline提升約15％，同時VRAM占用僅增加10％。此效能曲線數據來源於作者於GitHub公開數據，有助於工程師在CI/CD流程中預估資源需求並自動化測試。
前端體驗與系統整合
在前端體驗層面，可將經過精簡的SFAE模型轉為TensorFlow.js或WebAssembly（WASM）模組，滿足瀏覽器端低延遲推論需求。對於行動端或邊緣設備，建議結合Edge TPU或NPU加速器，並利用動態輸入尺寸（Dynamic Input Shape）與混合精度（Mixed Precision）進行調優，確保在0.5秒以內完成單張影像的檢測回饋。
結語與未來展望
綜合来看，SFAE透過空間與頻率雙域協同的方式，成功挖掘RAW影像中被抑制的細節訊息，並在後端部署與前端整合方面具備實戰可行性。未來可考慮結合生成式AI對低頻資訊進行重建，或利用聯邦學習（Federated Learning）在多設備場景下協作優化，以進一步提升目標檢測的準確度與普適性。邀請連結: https://www.okx.com/join?channelId=42974376
