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。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。SCINet引入了自校正模块,用于减少计算负担并提高结果的稳定性。此外,无监督训练损失功能使得模型能够适应不同场景。SCINet还显示出对简单操作设置的稳定性能适应性,以及可以提升...
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...
这与SCINet基本原理的第一点和第二点紧密相关,即级联照明学习过程和权重共享以及自校正模块的设计来减少计算负担并提高结果的稳定性。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5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),点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我...
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