YOLOv5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YOLOv5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...
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的质量。核心在于照明引导的变换器,这种变换器使用照明信息来引导长期依赖性的建模,从而在不同...
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