YOLOv8改进 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络UnfogNet辅助YOLOv8进行图像去雾检测（全网独家首发）

已于 2024-03-13 10:33:52 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 计算机视觉 目标检测 pytorch python
于 2024-03-12 02:00:00 首次发布
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本文介绍了如何将超轻量级图像去雾网络UnfogNet应用于YOLOv8，通过结合这两者实现图像去雾检测。UnfogNet结构简单，参数量小，对模型计算量影响微乎其微。文章详细阐述了结合方法，包括核心代码、添加步骤，并提供了UnfogNet的yaml文件和训练记录。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用UnfogNet超轻量化图像去雾网络，我将该网络结合YOLOv8针对图像进行去雾检测（也适用于一些模糊场景），我将该网络结构和YOLOv8的网络进行结合同时该网络的结构的参数量非常的小，我们将其添加到模型里增加的计算量和参数量基本可以忽略不计这是非常难得的，因为其也算是一种图像增强算法，同时本文的内容不影响其它的模块改进可以作为工作量凑近大家的论文里，非常的适用，图像去雾检测为群友最近提出的需要的改进。

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