0


YOLOv8改进 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络AOD-PONO-Net网络增改进图像物体检测

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用AODNet图像去雾网络结合PONO机制实现二次增强,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,图片不清晰的检测)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,在开始之前给大家推荐一下我的专栏,本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复,以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文),还有各种前沿顶会改进机制 |,更有包含我所有附赠的文件(文件内集成我所有的改进机制全部注册完毕可以直接运行)和交流群和视频讲解提供给大家。** **

👑欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO👑


本文转载自: https://blog.csdn.net/java1314777/article/details/136629813
版权归原作者 Snu77 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

“YOLOv8改进 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络AOD-PONO-Net网络增改进图像物体检测”的评论:

还没有评论