YOLOv11改进 | 特殊场景检测篇 | 适用多种复杂场景的全能图像修复网络AirNet助力yolov11检测（全网独家首发）

最新推荐文章于 2025-01-13 05:50:51 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 目标检测 计算机视觉 人工智能 python YOLOv11
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版权

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是一种适用多种复杂场景的全能图像修复网络AirNet，其由对比基降解编码器（CBDE）和降解引导修复网络（DGRN）两个神经模块组成，能够在未知损坏类型和程度的情况下恢复受损图像。这两部分共同工作，能够处理多种类型的图像退化，而无需预先知道损坏的具体信息。本文的内容为专栏读者指定发布。

     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、原理介绍 ​编辑​

三、核心代码

四、添加教程

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、AirNet的yaml文件和运行记录

5.1 AirNet的yaml文件

5.2 训练代码 

5.3 AirNet的训练过程截图 

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YOLOv8改进 | 图像修复 | 适用多种复杂场景的全能图像修复网络AirNet助力YOLOv8检测（全网独家首发）
Snu77的博客
05-16 1973
官方代码地址点击此处即可跳转 ​文章提出的一种名为AirNet（All-in-one Image Restoration Network）的全能图像修复网络。AirNet由对比基降解编码器（CBDE）和降解引导修复网络（DGRN）两个神经模块组成，能够在未知损坏类型和程度的情况下恢复受损图像。这两部分共同工作，能够处理多种类型的图像退化，而无需预先知道损坏的具体信息。
将AIRNet集成到yolov8中，实现端到端训练与推理
a486259的博客
06-10 698
AIRNet是一个图像修复网络，支持对图像进行去雾、去雨、去噪声的修复。其基于对比的退化编码器（CBDE），将各种退化类型统一到同一嵌入空间；然后，基于退化引导恢复网络（DGRN）将嵌入空间修复为目标图像。可以将AIRNet的输出与yolov8进行端到端集成，实现部署上的简化。 本博文的实现，支持AIRNet模型在yolov8中的推理与训练，但是对于AIRNet模型的loss，不支持在训练输出中显示（改动量较大，故放弃了），但在每一次iter迭代中，各位可以添加loss信息存储代码，在训练结束后自行将ite
yolov8 rect batch_shapes 672 图像大小变化
huachenyuyu1的博客
09-14 1156
这是因为一种rectangle增强方法，“同个batch里做rectangle宽高等比变换， 加快训练 ，对于多余的黑边做到最小，实现降低计算量”具体查看。所以，你只需要在调用val时，增加rect=False即可。1.如果你想在训练过程中的验证阶段关掉增大，使数据保持640。遇到这样一种情况：img_sz=640,但在val时，输入网络的张量h和w是672。2.如果你想在单独验证测试集时关掉这种增大，在val.py的第194行。将rect=mode == 'val' 改为 rect=False。
YOLOv8改进 | 自定义数据集训练 | AirNet助力YOLOv8检测（附完整代码 + 修改教程 + 运行教程+个人数据标注教程+半自动标注教程+训练结果可视化教程+部署教程）
weixin_51988935的博客
09-20 1611
本文将为读者带来一种适用多种复杂场景的全能图像修复网络AIrNet网络，其由对比基降解编码器（CBDE）和降解引导修复网络（DGRN）两个网络组成，能够在未知损坏类型和程度的情况下恢复受损图像。此外、还提供将其与YOLOv8等目标检测模型有效结合改进的方法，使其能显著提升模型在处理受损图像时的性能，并对自定义数据集的训练以及半自动化标注的方法进行简单介绍，帮助力读者快速在自己的数据集上进行实验与应用。
YoloV8数据处理：数据增强篇|图像旋转
m0_47867638的博客
03-18 3943
假设一种情况：数据集是别人给你做好的Yolo格式的数据，是遥感或者无人机拍摄的数据。我们对其做一些旋转增强。
YOLOv10改进 | 特殊场景检测篇 | 适用多种复杂场景的全能图像修复网络AirNet助力YOLOv10检测（全网独家首发）
Snu77的博客
07-13 1115
本文给大家带来的改进机制是一种适用多种复杂场景的全能图像修复网络AirNet，其由对比基降解编码器（CBDE）和降解引导修复网络（DGRN）两个神经模块组成，能够在未知损坏类型和程度的情况下恢复受损图像。这两部分共同工作，能够处理多种类型的图像退化，而无需预先知道损坏的具体信息。本文的内容为专栏读者指定发布。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、添加教程4.1 修改一4.2 修改二4.3 修改三4.4 修改四。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
Snu77的博客
11-05 5万+
Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
热门推荐
Snu77的博客
12-30 15万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv5独家原创改进：图像去噪 |一种新颖的双分支残差注意，助力低光照、红外小目标检测 | 2024年最新发表（全网独家首发）
04-25 1258
本人在低光照、红外小目标数据集涨点惊喜
推荐项目：AirNet - 全能图像恢复，应对未知损伤
gitblog_00056的博客
06-14 686
推荐项目：AirNet - 全能图像恢复，应对未知损伤 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 AirNet 是一个基于 PyTorch 的开源实现，旨在解决图像的全链条恢复问题，包括去噪、去雨和去雾等任务。这个先进的模型不仅在单一任务中表现出色，更能在面临多种未知图像损伤时，提供高效的恢复效果。其设计灵感来源于 CVPR 2022 大会发表的论文《All-In...
AI：281-提升YOLOv8检测效率 | 集成FasterNeT主干网络以提高FPS和精度
一键难忘的博客
09-09 2480
FasterNeT 是一种旨在极大优化推理速度的轻量级网络，通常用于移动设备和嵌入式系统。它通过减少参数量和计算量，提升了 FPS（帧每秒），而且在不显著降低精度的前提下，提高了效率。轻量化卷积层：采用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）和组卷积（Group Convolutions）减少计算量。有效的特征提取模块：在特征提取上强调小卷积核并行计算，提升检测速度。简化的主干网络结构：减少了冗余层，使网络更适合嵌入式设备。
助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv8【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工件表面焊接裂纹缺陷检测识别分析系统
Together_CZ的博客
01-23 1212
助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv8【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工件表面焊接裂纹缺陷检测识别分析系统
【论文笔记】：基于改进YOLOv8s的无人机图像场景小目标检测模型
2301_80365008的博客
07-28 3666
通过改进YOLOv8s算法，提高在不同条件下的小目标检测准确性。提出的并行多尺度特征提取模块（PMSE），通过压缩通道和扩展自有的模块来生成适应于不同感受野的权重，并将这些权重整合到初始特征图中以提高小目标信息的表示能力。提出的尺度补偿特征金字塔网络（SCFPN）通过逐步输入浅层特征图进入颈部，进一步提取小目标特征信息。应用了WIOU损失函数优化无人机图像中小物体的动态聚焦，提高了检测准确性和稳定性。
基于深度学习的日常场景下的人脸检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
逗逗班学Python
04-02 1万+
本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的日常场景下的人脸检测，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行日常场景下的人脸检测，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测，界面可方便修改。本文附带了完整的网页设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接。
一文了解YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）：计算机视觉领域的新星
CDBmax的博客
12-22 1万+
在快速发展的计算机视觉领域，目标检测技术一直是研究和应用的热点。它在许多实际场景中扮演着至关重要的角色，从智能监控系统到自动驾驶汽车，再到医疗影像分析。在众多目标检测模型中，YOLO（You Only Look Once）系列因其出色的速度和准确率而备受关注。而最新的YOLOv8，不仅在性能上超越了其前代版本，还引入了一系列创新技术，为整个领域带来了新的突破。YOLOv8继承了YOLO系列的快速、准确的特点，同时引入了更高效的架构和算法优化。
YOLOv8 深度详解！一文看懂，快速上手
爱编程的鱼的博客
06-02 1426
提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是无脑一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。
构建一个全面的基于深度学习的yolov8天宫二号遥感图像自然场景分类系统，包括数据集准备、环境部署、评估、结果分析、可视化以及用户界面开发识别天宫二号遥感图像等自然场景分类数据集
最新发布
2401_88441190的博客
01-13 1127
构建一个全面的基于深度学习的yolov8天宫二号遥感图像自然场景分类系统，包括数据集准备、环境部署、评估、结果分析、可视化以及用户界面开发识别天宫二号遥感图像等自然场景分类数据集
【深度学习】目标检测算法 YOLO 最耐心细致的讲解
frank 的专栏
12-04 2万+
YOLO 是 2016 年提出来的目标检测算法，在当时比较优秀的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN 等等，但 YOLO 算法还是让人感到很新奇与兴奋。 YOLO 是 You only look once 几个单词的缩写，大意是你看一次就可以预测了，灵感就来自于我们人类自己，因为人看一张图片时，扫一眼就可以得知这张图片不同类型目标的位置。 YOLO 胜在它的简单与快速。 YOLO 是...
目标检测比赛之YOLOV4方法
lodew920
08-09 1938
1 前言 1.1实训背景 随着生产生活对电力能源的需求量不断增加,我国对电力生产产生了更高的需求，受多方面因素的影响,我国电力生产事故的发生频率处于较高水平,对城市的安全生产造成了威胁，因此,必须要将全方位的安全生产理念引入到电力生产作业中,为电力系统的正常运行提供保障，电力生产作业过程中工序复杂，日常巡检和维修过程中会接触高压电力设备，如操作不当或未佩戴防护装备，容易出现安全事故，为确保电力工作人员在采用合规防护措施和操作流程，采用机器学习相关算法对施工现场进行合规检测，诣在提高工作人员安全防护意识，提升
AirNet: 无损先验的全能图像恢复网络
研究者提出了全能图像恢复网络（AirNet），这是一个创新的解决方案，由两个核心组件构成：对比度引导的退化编码器（CBDE）和退化引导的恢复网络（DGRN）。AirNet的特点在于其一体化的架构，能够在单个网络中处理多种...
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