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YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干(改进暗光条件下的物体检测模型)_yolov8低光照

yolov8低光照

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PE-YOLO中的PENet,PENet通过拉普拉斯金字塔将图像分解成多个分辨率的组件,增强图像细节和低频信息。它包括一个细节处理模块(DPM),用于通过上下文分支和边缘分支增强图像细节,以及一个低频增强滤波器(LEF),以捕获低频语义并减少高频噪声。同时该网络的发布版本并不完善,存在二次创新的机会,后期我会将其网络进行二次创新,增强低照度的检测性能。同时该网络发布版本存在Bug我也已经修复欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!

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、PE-YOLO算法原理

2.1   PE-YOLO的基本原理

 2.2 金字塔增强网络

2.3 细节处理模块

 2.4 低频增强滤波器

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