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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。
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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-814710.html
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深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛，而目标检测是其中非常重要的一个任务。YOLOv8作为一种先进的目标检测算法，以其快速和准确的特性而备受关注。然而，为了进一步提升YOLOv8的性能和速度，我们可以通过更换主干网络来达到这个目标。本文将介绍一种名为Fas
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本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型 Ghostnetv1 ，华为的 GhostNet 是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。 GhostNet的关键思想 在于通过引入Ghost模块，以较低的计算成本增加了特征图的数量，从而提高了模型的性能。这种
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 本文介绍了一种新的视觉 Transformer ，称为 Swin Transformer ，它可以作为计算机视觉通用的骨干网络。从语言到视觉的转换中，适应 Transformer 所面临的挑战源于两个领域之间的差异，如视觉实体
前言： Hello大家好，我是小哥谈。 RCS-YOLO是一种目标检测算法，它是基于YOLOv3算法的改进版本。通过查看RCS-YOLO的整体架构可知，其中包括RCS-OSA模块。RCS-OSA模块在模型中用于堆叠RCS模块，以确保特征的复用并加强不同层之间的信息流动。本文就给大家详细介绍如何将RCS-YOLO算
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本文给大家带来的改进机制是利用 UnfogNet超轻量化图像去雾网络 ，我将该网络结合YOLOv8针对图像进行去雾检测（也适用于一些模糊场景），我将该网络结构和YOLOv8的网络进行结合同时该网络的结构的参数量非常的小，我们将其添加到模型里增加的计算量和参数量基本可以忽略
-💡统一使用 YOLO 代码框架， 结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。 🔥 《芒果书》系列改进专栏内的改进文章，均包含多种模型改进方式，均适用于 YOLOv3 、 YOLOv4 、 YOLOR 、 YOLOX 、 YOLOv5 、 YOLOv7 、 YOLOv8 改进（重点）！！！ 🔥 专栏创新点教程 均有不少同学反应和
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