YOLOv10改进 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络UnfogNet辅助YOLOv10进行图像去雾检测（全网独家首发）

最新推荐文章于 2025-02-20 09:27:41 发布
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 python 人工智能 计算机视觉 pytorch YOLOv10
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 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YOLOv10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YOLOv10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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 专栏回顾：YOLOv10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、原理介绍

三、核心代码

四、添加方式

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

打印计算量的问题！

五、UnfogNet的yaml文件和运行记录

5.1 UnfogNet的yaml文件

5.2 训练代码 

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【YOLOv10改进[Backbone]】使用轻量化去雾网络unfog_net改进v10雾霾天气场景的目标检测 — 去雾检测
静谧、淡雅
06-21 1134
使用轻量化去雾网络unfog_net改进v10雾霾天气场景的目标检测 — 去雾检测
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）
Snu77的博客
03-12 3078
本文给大家带来的改进机制是由AOD-Net提出的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。
目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总（速速收藏）
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
03-24 6017
🎄🎄近期，小海带在空闲之余收集整理了一批图像去雾开源数据集资源供大家参考。整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！🎈🎈
YOLOv8改进：利用UnfogNet网络辅助YOLOv8进行图像去雾检测
走向CTO的路上...
08-14 1603
YOLOv8模型作为目前最先进的目标检测算法之一，在精度和速度方面取得了显著进步。然而，YOLOv8模型在雾霾图像场景下的检测性能仍有提升空间。本文介绍了一种利用UnfogNet网络辅助YOLOv8进行图像去雾检测的改进方法，该方法可以有效提升YOLOv8模型在雾霾图像场景下的检测精度和鲁棒性。利用UnfogNet网络辅助YOLOv8模型，可以有效提升YOLOv8模型在雾霾图像场景下的检测性能，并拓展其在自动驾驶、安防监控、户外安防等领域的应用。
YOLOv8改进 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络AOD-PONO-Net网络增改进图像物体检测
Snu77的博客
03-13 4243
官方论文地址：官方论文地址点击即可跳转官方代码地址：官方代码地址点击即可跳转这篇论文提出了一种名为全能去雾网络（AOD-Net）的图像去雾模型，该模型是基于重新制定的大气散射模型并利用卷积神经网络（CNN）构建的。与大多数先前的模型不同，AOD-Net不是分别估计传输矩阵和大气光，而是直接通过一个轻量级的CNN生成清晰图像。这种新颖的端到端设计使得将AOD-Net嵌入到其他深度模型中变得简单，例如，用于提升雾霾图像上高级任务性能的Faster R-CNN。
YOLOv5改进 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络UnfogNet辅助YOLOv5进行图像去雾检测（全网独家首发）
Snu77的博客
03-18 1747
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YOLOv5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YOLOv5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。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv9改进策略 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络UnfogNet辅助YOLOv9进行图像去雾检测（全网独家首发）
Snu77的博客
05-20 2038
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YOLOv9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YOLOv9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。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
An All-in-One Network for Dehazing and Beyond （IEEE2017）用于除雾及其他应用的一体化网络
qq_44185614的博客
11-22 782
本文提出了一种使用卷积神经网络（CNN）构建的图像去雾模型，称为一体式去雾网络（AOD-Net）。它是基于重新制定的大气散射模型而设计的。AOD-Net 没有像以前的大多数模型那样分别估计传输矩阵和大气光，而是通过轻量级 CNN 直接生成干净的图像。这种新颖的端到端设计可以轻松地将 AOD-Net 嵌入到其他深度模型中，例如 Faster R-CNN，以提高模糊图像上的高级任务性能。合成和自然模糊图像数据集的实验结果表明，我们在 PSNR、SSIM 和主观视觉质量方面比最先进的技术具有更优越的性能。
基于yolov12的改进图像去雾目标检测算法
QQ_1309399183的博客
02-20 800
基于yolov12的改进图像去雾目标检测算法
Object Detection in Foggy Conditions by Fusion of Saliency Map and YOLO
weixin_36670529的博客
06-17 980
摘要 在有雾的情况下，能见度下降，造成许多问题。由于大雾天气，能见度降低会增加交通事故的风险。在这种情况下，对附近目标的检测和识别以及对碰撞距离的预测是非常重要的。有必要在有雾的情况下设计一个目标检测机制。针对这一问题，本文提出了一种VESY(Visibility Enhancement Saliency YOLO)传感器，该传感器将雾天图像帧的显著性映射与目标检测算法YOLO (You Onl.........
YOLOv8改进 | 主干网络 |模糊图像/恶劣天气下的目标检测改进
kay_545
07-18 2414
yolov8改进，yolov8，图像去雾，unfog
基于引导图像滤波的交通标志识别改进框架
weixin_48426415的博客
12-31 837
基于引导图像滤波的交通标志识别改进框架
图像增亮，去雾，检测识别
weixin_51994127的博客
03-02 4134
基于快速去雾的图像亮度增强方法 | (rzwm.github.io) 低亮度图片增强算法：基于去雾算法的低亮度图像增强算法 - 简书 (jianshu.com) paper地址：untitled (dongxuan8811.github.io) 直方图处理：CV任务中如何解决图像光照度不均匀的问题 - 哔哩哔哩 (bilibili.com) gamma变换：深度学习数据增强之亮度变换 - 知乎 (zhihu.com) 黑暗中的yolo：黑暗中的YOLO：解决黑夜里的目标检测 | ECCV 202.
基于cnn卷积神经网络yolo目标检测的车辆颜色检测识别+图像去雾+图像去雨(改进yolo目标检测-附代码）
qq1309399183的博客
12-23 837
基于cnn卷积神经网络yolo目标检测的车辆颜色检测识别+图像去雾+图像去雨(改进yolo目标检测-附代码）
YOLOv4一作提出Transformer新架构：DPT！替代卷积网络做密集预测
阿木寺的博客
11-02 3028
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：机器之心在这项研究中，研究者提出了 DPT 架构。这种 ViT 架构代替了卷积网络作为密集预测任务的主干网络...
基于PP-YOLOE的雾天行人车辆目标检测
AI浩
09-08 6217
RTTS 数据集源自 RESIDE-β 数据集，包含 4322 张真实雾天图片，作为项目训练集。另外有 100 张真实场景图片作为验证集。图像数量分布如下表所示：其中文件名带有后缀 xxx_dehaze.png 的文件加入了 SOTA 去雾方法，如 MSBDN、Trident-Dehazing network、FFA-net 等模型，对有雾数据进行去雾，扩充数据集。方法可以参考 https://github.com/BookerDeWitt/MSBDN-DFF.git。
OpenCV—python 色阶调整（直方图均衡化 图像去雾）
云中寻雾的博客
08-06 3092
文章目录 一、色阶调整( Levels Adjustment )原理 二、自动色阶图像处理算法 一、色阶调整( Levels Adjustment )原理 色阶：就是用直方图描述出的整张图片的明暗信息。如图 从左至右是从暗到亮的像素分布， 黑色三角代表最暗地方（纯黑—黑点值为０）， 白色三角代表最亮地方（纯白—白点为 255）。 灰色三角代表中间调。（灰点为1.00） 对于一个RGB图像, 可以...
YOLOv8改进 图像去雾
最新发布
02-25
### YOLOv8 改进方案 for 图像去雾 #### 使用 UnfogNet 辅助 YOLOv8 进行图像去雾检测 为了提高YOLOv8模型在雾霾图像场景下的检测性能，一种有效的改进方法是引入UnfogNet网络。这种方法能够有效去除图像中的雾霾成分，从而改善YOLOv8的目标检测效果。 具体来说，UnfogNet是一个专门针对图像去雾设计的神经网络结构[^1]。该网络通过多层次特征提取和融合技术，有效地估计并移除图像中的雾霾影响。经过预处理后的清晰图像再输入给YOLOv8进行目标检测，使得后者能够在更理想的条件下工作，进而提高了整体检测精度和鲁棒性。 以下是使用Python实现这一过程的一个简单示例： ```python import torch from unfognetwork import UnfogNet # 假设这是UnfogNet库的名字 from yolov8detector import YOLOv8Detector # 同样假设这是YOLOv8库的名字 def preprocess_image(image_path): """加载并预处理图片""" image = load_image(image_path) processed_image = normalize_and_resize(image) # 归一化尺寸调整等操作 return processed_image def dehaze_with_unfognet(hazy_image_tensor, model=UnfogNet()): """利用UnfogNet对有雾气的照片做去雾处理""" clear_image_tensor = model.forward(hazy_image_tensor) return clear_image_tensor def detect_objects(clear_image_tensor, detector=YOLOv8Detector()): """调用YOLOv8执行物体识别任务""" results = detector.detect(clear_image_tensor) return results if __name__ == "__main__": hazy_img_path = "path/to/hazy/image.jpg" preprocessed_hazy_img = preprocess_image(hazy_img_path) cleared_img = dehaze_with_unfognet(preprocessed_hazy_img) detection_results = detect_objects(cleared_img) show_detection_result(detection_results) ``` 上述代码展示了如何集成UnfogNet与YOLOv8两个模块完成从读取含雾照片到最后展示检测结果的一系列流程。值得注意的是，在实际部署时还需要考虑更多因素如硬件资源分配、实时性需求等方面的要求。 #### 特征融合注意网络 (FFA-Net) 的应用 除了采用特定的去雾算法外，还可以借助特征融合注意网络(FFA-Net)，进一步优化YOLOv8对于模糊或低能见度条件下的表现。FFA-Net旨在加强不同尺度间的信息交互能力，使模型更好地捕捉细微变化，这对于恶劣天气状况下保持较高的辨识率至关重要[^2]。 结合这两种技术手段——即先通过UnfogNet减轻环境干扰的影响，然后再由强化版YOLOv8负责最终的对象定位与分类——可以在很大程度上解决现有系统面对复杂自然现象时存在的局限性问题。
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