1. Toy模板网首页
  2. > Toy博客

YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级的低照度图像增强网络IAT改进YOLOv8暗光检测（全网独家首发）

7月前 作者：Snu77 分类：Toy博客 阅读(50) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级的低照度图像增强网络IAT改进YOLOv8暗光检测（全网独家首发）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是轻量级的变换器模型：Illumination Adaptive Transformer (IAT)，用于图像增强和曝光校正。其基本原理是通过分解图像信号处理器（ISP）管道到局部和全局图像组件，从而恢复在低光或过/欠曝光条件下的正常光照sRGB图像。具体来说，IAT使用注意力查询来表示和调整ISP相关参数，例如颜色校正、伽马校正。模型具有约90k参数和约0.004s的处理速度，能够在低光增强和曝光校正的基准数据集上持续实现优于最新技术（State-of-The-Art, SOTA）的性能，我们将其用于YOLOv8上来改进我们模型的暗光检测能力，同时本文的内容不影响其它的模块改进。

 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ 

yolov8低光增强,YOLOv8有效涨点专栏,YOLO,人工智能,深度学习,计算机视觉,目标检测,python

专栏目录：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-858767.html

到了这里，关于YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级的低照度图像增强网络IAT改进YOLOv8暗光检测（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！

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。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：
领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包，优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包