一、本文介绍
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不计这是非常难得的,因为其也算是一种图像增强算法,同时本文的内容不影响其它的模块改进可以作为工作量凑近大家的论文里,非常的适用,图像去雾检测为群友最近提出的需要的改进。
欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!
专栏回顾:YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备
目录文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-845009.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-845009.html
到了这里,关于YOLOv8改进 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络UnfogNet辅助YOLOv8进行图像去雾检测(全网独家首发)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!