YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测(全网独家首发)

发布时间:2024年01月22日

一、本文介绍 

本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络SCINet,SCINet(自校正照明网络)是一种专为低光照图像增强设计的框架。它通过级联照明学习过程和权重共享机制来处理图像,优化了照明部分以提升图像质量。我将该网络集成在YOLOv8的主干上针对于图像的输入进行增强,同时该网络的并不会增加参数和计算量,基本和普通的网络结构保持一致,同时该结构支持自定义调节层数,来控制图像增强的效果 ,非常适合想要在黑夜目标检测领域发表文章的读者,该基本网络不会影响模型的速度。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!  

文章来源:https://blog.csdn.net/java1314777/article/details/135722573
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。