YOLOv11改进 | 特殊场景检测篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）

最新推荐文章于 2025-01-13 12:30:00 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 目标检测 深度学习 计算机视觉 人工智能 python YOLOv11
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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YOLOv11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保持一致，同时该结构支持自定义调节层数，来控制图像增强的效果 ，非常适合想要在黑夜目标检测领域发表文章的读者，该基本网络不会影响模型的速度。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！  

   专栏回顾：YOLOv11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、SCINet原理

2.2  SCINet原理

2.3  级联照明学习与权重共享

三、SCINet的核心代码

四、SCINet的添加方式 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四

五、SCINet的yaml文件和运行记录

5.1 SCINet的yaml文件

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YOLOv8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）
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到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
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YOLOv10改进 | 特殊场景检测篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）
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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YOLOv10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保持一致，同时该结构支持自定义调节层数，来控制图像增强的效果 ，非常适合想要在黑夜目标检测领域发表文章的读者，该基本网络不会影响模型的速度。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv11全网最新创新点改进系列：将IGAB（低光照增强）与 YOLO 结合，突破低光图像增强与实时物体检测的极限，精准识别，清晰呈现，助力夜间视觉智能，可广泛应用于目标检测各领域，涨点神器！
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YOLOv11全网最新创新点改进系列：将IGAB（低光照增强）与 YOLO 结合，突破低光图像增强与实时物体检测的极限，精准识别，清晰呈现，助力夜间视觉智能，可广泛应用于目标检测各领域，涨点神器！
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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YOLOv5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保持一致，同时该结构支持自定义调节层数，来控制图像增强的效果 ，非常适合想要在黑夜目标检测领域发表文章的读者，该基本网络不会影响模型的速度。
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【低照度图像增强系列（4）】SCI算法详解与代码实现（CVPR 2022|大连理工）
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Retinexformer是一种低照度图像增强网络，它是基于Transformer的架构来设计的。与其他传统的Retinex方法不同，Retinexformer能够克服传统Retinex方法的一些缺点，如无法处理大动态范围和复杂场景等问题。它能够从输入的低照度图像中自动学习到适当的增强参数，以提高图像质量和视觉效果。🌈
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### 使用SCInet进行低光图像增强 在探讨如何利用SCInet (Spatio-temporal Correlation Network) 进行低光图像增强时，可以从该网络的独特设计出发来理解其优势。SCInet专注于捕捉空间和时间上的关联特性，在视频处理领域表现出色。然而对于静态图片中的低光增强应用，则需考虑将其适应到单帧图像上。 #### SCInet的工作原理及其对低光图像的应用 SCInet通过引入多尺度特征融合机制以及自注意力模块，能够有效提取并强化图像的空间细节[^1]。当应用于低光场景下： - **多尺度特征学习**：此过程有助于捕获不同层次下的视觉信息，从而更好地恢复被噪声掩盖的真实结构。 - **自注意机制**：允许模型关注于那些最能代表物体形状与纹理的部分，即使是在极端条件下也能保持较好的表现力。 为了实现上述目标，可以构建一个类似于引用材料中提到的双阶段架构——先执行初步降噪操作再实施亮度调整策略[^2]。具体来说就是采用预训练好的SCInet作为核心组件之一参与到整个流水线当中。 ```python import torch.nn as nn class LightEnhancer(nn.Module): def __init__(self, scinet_model_path=None): super(LightEnhancer, self).__init__() # Load pretrained SCInet model for denoising and feature extraction. self.scinet = load_pretrained_scinet(scinet_model_path) # Define additional layers or networks responsible for brightness adjustment after initial processing by SCInet. def forward(self, x): # Pass input through the SCInet to perform spatial-temporal correlation analysis and noise reduction. enhanced_features = self.scinet(x) # Apply further transformations aimed at increasing luminance while preserving color fidelity based on extracted features. ``` 值得注意的是，尽管SCInet最初并非专门为解决低光问题而设计，但它所具备的强大表征能力使其成为此类任务的理想候选者之一。实际部署过程中可能还需要针对特定应用场景微调参数配置，并结合其他辅助技术共同作用以达到最佳效果。
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