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)
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...
YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络Retinexformer改进黑夜目标检测 (2023.11最新成果,独家首发)
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Retinexformer,其是由今年最新发布的针对于黑夜目标检测的改进机制(非常适合大家用来发表论文),其主要思想是通过一种新颖的一阶段Retinex-based框架来增强低光图像。这个框架结合了照明信息的估计和损坏恢复,目的是提高低光图像...
YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干(改进暗光条件下的物体检测模型)
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PE-YOLO中的PENet,PENet通过拉普拉斯金字塔将图像分解成多个分辨率的组件,增强图像细节和低频信息。它包括一个细节处理模块(DPM),用于通过上下文分支和边缘分支增强图像细节,以及一个低频增强滤波器(LEF),以捕获低频语义并减少...
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