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YOLOv8改進 | 主干篇 | 輕量級的低照度圖像增強網(wǎng)絡(luò)IAT改進YOLOv8暗光檢測（全網(wǎng)獨家首發(fā)）

1年前作者：Snu77分類：Toy博客閱讀(37)違法舉報

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一、本文介紹

本文給大家?guī)淼母倪M機制是輕量級的變換器模型：Illumination Adaptive Transformer (IAT)，用于圖像增強和曝光校正。其基本原理是通過分解圖像信號處理器（ISP）管道到局部和全局圖像組件，從而恢復在低光或過/欠曝光條件下的正常光照sRGB圖像。具體來說，IAT使用注意力查詢來表示和調(diào)整ISP相關(guān)參數(shù)，例如顏色校正、伽馬校正。模型具有約90k參數(shù)和約0.004s的處理速度，能夠在低光增強和曝光校正的基準數(shù)據(jù)集上持續(xù)實現(xiàn)優(yōu)于最新技術(shù)（State-of-The-Art, SOTA）的性能，我們將其用于YOLOv8上來改進我們模型的暗光檢測能力，同時本文的內(nèi)容不影響其它的模塊改進。

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YOLOv8改進 | 主干篇 | 低照度增強網(wǎng)絡(luò)PE-YOLO改進主干（改進暗光條件下的物體檢測模型）
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2024年01月19日
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YOLOv8改進 | 主干篇 | 低照度圖像增強網(wǎng)絡(luò)SCINet改進黑暗目標檢測（全網(wǎng)獨家首發(fā)）
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2024年01月22日
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YOLOv5/v8改進主干GhostNetV2系列：首發(fā)結(jié)合最新NIPS2022華為諾亞的GhostNetV2 架構(gòu)：引入長距離注意力機制增強廉價操作，構(gòu)建更強端側(cè)輕量型骨干，打造高效輕量級檢測器
??該教程為改進進階指南，屬于《芒果書》 ??系列，包含大量的原創(chuàng)首發(fā)改進方式, 所有文章都是全網(wǎng)首發(fā)原創(chuàng)改進內(nèi)容?? 降低改進難度,改進多種結(jié)構(gòu)演示 ??本篇文章基于基于 YOLOv5、YOLOv8網(wǎng)絡(luò) 首發(fā)結(jié)合最新NeurIPS2022華為諾亞針對端側(cè)設(shè)備的GhostNetV2 架構(gòu)：長距離注意力
2023年04月23日
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YOLOv8輕量化：MobileNetV3，理想的輕量級骨架選擇 - 計算機視覺
YOLOv8是一種廣泛應(yīng)用于目標檢測任務(wù)的深度學習模型。為了在計算資源受限的環(huán)境下實現(xiàn)高效的目標檢測，使用輕量級骨架是至關(guān)重要的。在這方面，MobileNetV3是一個出色的選擇，它具有較少的參數(shù)和計算復雜度，同時保持了較高的準確性和速度。 MobileNetV3是Google提出的一種
2024年03月16日
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Yolov8輕量級：EfficientViT，基于級聯(lián)分組注意力模塊的全新實時網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，better speed and accuracy
??EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention 論文：https://arxiv.org/abs/2305.07027 代碼：Cream/EfficientViT at main · microsoft/Cream · GitHub ????????近些年對視覺Transformer模型（ViT）的深入研究，ViT的表達能力不斷提升，并已經(jīng)在大部分視覺基礎(chǔ)任務(wù) (分類，檢測，分
2024年02月07日
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實踐航拍小目標檢測，基于輕量級YOLOv8n開發(fā)構(gòu)建無人機航拍場景下的小目標檢測識別分析系統(tǒng)
關(guān)于無人機相關(guān)的場景在我們之前的博文也有一些比較早期的實踐，感興趣的話可以自行移步閱讀即可：《deepLabV3Plus實現(xiàn)無人機航拍目標分割識別系統(tǒng)》《基于目標檢測的無人機航拍場景下小目標檢測實踐》《助力環(huán)保河道水質(zhì)監(jiān)測，基于yolov5全系列模型【n/s/m/l/x】開發(fā)構(gòu)
2024年03月11日
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YOLOv8改進優(yōu)化HGBlock網(wǎng)絡(luò)主干
HGNet是一種用于目標檢測任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。基于ResNeSt和Hourglass網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，經(jīng)過訓練可以通過輸入圖像來檢測圖中的目標物體。 \\\"HG\\\"表示Hourglass網(wǎng)絡(luò)的縮寫，\\\"Net\\\"表示網(wǎng)絡(luò)。這個模型的設(shè)計靈感來自于人類對目標進行檢測和定位的能力。它具有多個由ResNeSt模塊和Hourglass模
2024年02月21日
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基于yolov5輕量級的學生上課姿勢檢測識別分析系統(tǒng)
在我之前的博文中已經(jīng)做過關(guān)于人體姿勢識別人體姿態(tài)檢測的博文，都是比較早期的技術(shù)模型了，隨機技術(shù)的迭代更新，很多更加出色的模型陸續(xù)出現(xiàn)，這里基于一些比較好用的輕量級模型開發(fā)的姿態(tài)檢測模型。原始博文如下：《人體行為姿勢識別數(shù)據(jù)集WISDM實踐》 ? 《y
2024年01月17日
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YOLOv5/v7 應(yīng)用輕量級通用上采樣算子CARAFE
特征上采樣是現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的關(guān)鍵操作，例如特征金字塔。其設(shè)計對于密集預測任務(wù)，如目標檢測和語義/實例分割至關(guān)重要。在本研究中，我們提出了一種稱為內(nèi)容感知特征重組（CARAFE）的通用、輕量級且高效的操作符，以實現(xiàn)這一目標。CARAFE具有以下幾個優(yōu)點：
2024年02月08日
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改進YOLOv8 | 主干網(wǎng)絡(luò)篇 | YOLOv8采用FasterNet提升計算機視覺速度
深度學習在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，而目標檢測是其中非常重要的一個任務(wù)。YOLOv8作為一種先進的目標檢測算法，以其快速和準確的特性而備受關(guān)注。然而，為了進一步提升YOLOv8的性能和速度，我們可以通過更換主干網(wǎng)絡(luò)來達到這個目標。本文將介紹一種名為Fas
2024年01月23日
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