将ia-seg中的ipam模块集成到yolov8中实现ia-yolov8（支持预训练的yolov8模型，兼容原来的用法）

作者：知新_RL | 2024-04-18 21:25:44

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论文Image-Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather Conditions提出了ia-yolo，但其发布的是基于tf的yolov3代码，所幸其后又基于pytorch发布了论文ia-seg及相关代码。ia-seg提出了ipam模块用于进行自适应图像增强，为此博主对相关代码进行抽取整理，实现将ipam模块添加到yolov8项目中。本博文单独购买价格200￥,订购专栏可以找博主要修改好的项目代码（博主将改动好的项目重命名为ia_ultralytics）。本博文实现支持预训练的yolov8模型，兼容原来的用法。
在这里插入图片描述

本博文实现过于繁琐，建议

参考将gidp模块、ipam集成到ultralytics项目中实现gidp-yolov8、ipam-yolov8 进行实现

1、实现IPAM模块

将ia-seg中ipam的相关代码抽取出来，并新增部分代码，形成以下代码，保存为ultralytics\engine\IPAM.py，这里的主要目的是构造IA_Model类

import torch
import torch1

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