YOLOv8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）_光线对yolov8影响大吗

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YOLOv8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，来控制图像增强的效果 ，非常适合想要在黑夜目标检测领域发表文章的读者，该基本网络不会影响模型的速度。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！  

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

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

一、本文介绍 

二、SCINet原理

2.2  SCINet原理

2.3  级联照明学习与权重共享

四、SCINet的添加方式 

4.1 修改一

4.2 修改二