YOLOv11改进 | 特殊场景改进篇 | 一种基于注意力机制的图像去噪网络ADNet融合yolov11（全网独家首发改进）

于 2024-11-04 23:56:24 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 人工智能 python YOLOv11 计算机视觉
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版权

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是Attention-guided Denoising Convolutional Neural Network (ADNet) 是一种专为图像去噪设计的深度学习模型，旨在解决合成噪声图像、真实噪声图像和盲去噪的挑战。它通过注意力机制提升性能，聚焦于相关特征，抑制无关噪声。其主要由四个模块组稀疏块（Sparse Block, SB）、特征增强块（Feature Enhancement Block, FEB）、注意力块（Attention Block, AB）、重建块（Reconstruction Block, RB）。本文内容为包含代码加解释加添加教程以及运行记录！

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     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、ADNet网络介绍

三、ADNet核心代码

四、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、ADNet的yaml文件和运行记录

5.1 ADNet的yaml文件

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YOLOv8改进 | 图像去噪篇 | 一种基于注意力机制的图像去噪网络ADNet融合YOLOv8（全网独家首发）
Snu77的博客
05-17 3585
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。
YOLOv8改进：利用ADNet图像去噪
最新发布
走向CTO的路上...
07-27 689
YOLOv8是目前最先进的目标检测算法之一，但其性能会受到图像噪声的影响。本文介绍一种利用基于注意力机制的图像去噪网络ADNet融合YOLOv8的方案，以提升目标检测的准确性。利用 ADNet 融合 YOLOv8 图像去噪可以有效提升目标检测的准确性，尤其是在存在噪声的图像上。该方案具有较强的应用价值，可以拓展 YOLOv8 的应用场景。self.adnet = ADNet() # 实例化 ADNet 网络self.backbone = YOLOv8Backbone() # YOLOv8 主干网络。
ADNet:注意力导向的CNN图像去噪（神经网络，2020年）
05-02
田春伟，徐永，李作勇，左望萌，费伦和刘宏的Atent-guided CNN for图像降噪（ADNet）由神经网络（IF：5.535）于2020年发布（ ），并由Pytorch实现。 这篇论文被推到了Nueral Networks的主页上。 此外，微信公众号还在和 。 本文是第一篇通过深度网络属性解决复杂背景图像降噪的论文。 抽象 深度卷积神经网络（CNN）在低级计算机视觉中引起了相当大的兴趣。 研究通常致力于通过非常深的CNN来提高性能。 但是，随着深度的增加，浅层对深层的影响会减弱。 受这一事实的启发，我们提出了一种注意力导向的去噪卷积神经网络（ADNet），主要包括稀疏块（SB），特征增强块（FEB），注意块（AB）和重构块（RB）图像降噪。 具体而言，SB通过使用膨胀的和普通的卷积来去除噪声，从而在性能和效率之间进行权衡。 FEB通过很长的路途整合了全球和局部特征信息，以增强去噪
Eca注意力机制嵌入降噪
weixin_39009499的博客
06-28 434
在嵌入ECA。
Attention机制(语义分割) ~ 从经典去噪算法Non-local mean(NLM)到 Non-local neural network 到 CCNet
这些个事儿
04-17 3995
1.Non-local Means 非局部化(Non-local Means)滤波算法原理： 非局部化图像修复算法是近来新兴的图像处理算法，其原理是通过寻找整幅图像中与待恢复区域相似的块，再将找出的所有相似块通过某种相似性准则(如K均值聚类)进行聚类后联合滤波，从而减少图像噪声。而对于图像相似性的计算，可以通过比较一个窗口内的各个像素值来得到。 具体参看：NLM...
YOLOv8改进：利用RIDNet图像去噪
走向CTO的路上...
06-29 1274
YOLOv8是目前最先进的目标检测算法之一，但其性能会受到图像噪声的影响。本文介绍一种利用单阶段盲真实图像去噪网络RIDNet辅助YOLOv8图像去噪的方案，以提升目标检测的准确性。利用RIDNet辅助YOLOv8图像去噪可以有效提升目标检测的准确性，尤其是在存在噪声的图像上。该方案具有较强的应用价值，可以拓展YOLOv8的应用场景。self.ridnet = RIDNet() # 实例化 RIDNet 网络self.backbone = YOLOv8Backbone() # YOLOv8 主干网络。
YOLOv10改进 | 图像去噪篇 | 一种基于注意力机制的图像去噪网络ADNet融合YOLOv10（全网独家首发）
Snu77的博客
07-13 1231
本文给大家带来的改进机制是是一种专为图像去噪设计的深度学习模型，旨在解决合成噪声图像、真实噪声图像和盲去噪的挑战。它通过注意力机制提升性能，聚焦于相关特征，抑制无关噪声。其主要由四个模块组稀疏块（Sparse Block, SB）特征增强块（Feature Enhancement Block, FEB）注意力块（Attention Block, AB）重建块（Reconstruction Block, RB）。本文内容为包含代码加解释加添加教程以及运行记录！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv5改进 | 图像去噪篇 | 一种基于注意力机制的图像去噪网络ADNet融合YOLOv5（全网独家首发）
Snu77的博客
05-17 1111
本文给大家带来的改进机制是是一种专为图像去噪设计的深度学习模型，旨在解决合成噪声图像、真实噪声图像和盲去噪的挑战。它通过注意力机制提升性能，聚焦于相关特征，抑制无关噪声。其主要由四个模块组稀疏块（Sparse Block, SB）特征增强块（Feature Enhancement Block, FEB）注意力块（Attention Block, AB重建块（Reconstruction Block, RB）。本文内容为包含代码加解释加添加教程以及运行记录！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv9改进策略 | 图像去噪篇 | 一种基于注意力机制的图像去噪网络ADNet融合YOLOv9（全网独家首发）
Snu77的博客
05-17 1073
本文给大家带来的改进机制是是一种专为图像去噪设计的深度学习模型，旨在解决合成噪声图像、真实噪声图像和盲去噪的挑战。它通过注意力机制提升性能，聚焦于相关特征，抑制无关噪声。其主要由四个模块组稀疏块（Sparse Block, SB）特征增强块（Feature Enhancement Block, FEB）注意力块（Attention Block, AB）重建块（Reconstruction Block, RB）。本文内容为包含代码加解释加添加教程以及运行记录！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！目录。
python2.7图像局部增强_图像去噪：ADNet
weixin_39983563的博客
01-01 442
paper, code​www.yongxu.org DCNN在low-level计算机视觉领域取得越来越多的关注，研究者往往采用非常深的CNN提升其性能。然而，随着深度的提升，浅层的特征影响逐渐被弱化。受此启发，作者提出了注意力引导的去噪CNN：ADNet，它包含稀疏模块、特征增强模块、注意力模块以及重建模块。特别的，（1）稀疏模块通过采用扩张卷积与常规卷积移除噪声在性能与有效性方面取得均衡；（...
神经网络图像去噪
03-09
图像去噪作为图像处理的问题之一，随着科技的进步，处理的方法越来越多，图片恢复的质量也越来越高。图像去噪的方法有很多，在此次课程设计中，我们采用基于神经网络的图像去噪算法。
基于深度卷积神经网络图像去噪算法
04-28
用DnCNN网络进行图像去噪。网络中主要使用了批量归一化和ReLU
注意力机制
08-23 886
https://github.com/HaloTrouvaille/YOLO-Multi-Backbones-Attention YOLO融合注意力机制 可以参考下 NeuralNetworks 2020 | 哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪 mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247490281&idx=2&sn=9d6eac5c230c98e37e56e933b293eee5&chksm=97d7ff7ea
图像去噪——CBDNet网络训练自己数据集及推理测试，模型转ONNX模型（详细图文教程）
qq_40280673的博客
01-08 4248
CBDNet 是一种性能优异的图像去噪网络。它在多种噪声图像去噪任务上都取得了优异的效果，具有一定的应用潜力。
注意力引导的图像去噪
红叶谷 wsp_1138886114的博客
03-09 3821
说明 论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0893608019304241 代码链接：https://github.com/hellloxiaotian/ADNet 哈尔滨工业大学与北京大学的研究人员在神经网络Top期刊NeuralNetworks上2020年联合发表《Attention-guided CNN fo...
图像去噪——SpatiallyAdaptiveSSID网络推理测试（详细图文教程）
qq_40280673的博客
02-02 1514
SpatiallyAdaptiveSSID 是一种有效的图像去噪方法，它通过自适应地处理不同区域的噪声，能够在保持图像细节的同时，有效地去除噪声。
多层次边缘特征引导的图像去噪网络
RrS_G的博客
06-29 3046
目录一、引言二、相关工作三、多层次边缘特征引导网络四、实验结果 回顾以往图像去噪的方法，作者发现大量的工作指出充分利用图像先验可以有效地提高重建图像的质量。事实上，一些图像先验已经被提出用于图像恢复，如TV先验、稀疏先验和边缘先验。其中，边缘先验是最有效、最易获得的先验之一。作为图像的高频特征的关键组成部分，它一直被广泛应用于图像重建任务中。同时，也有研究在CNN模型中引入边缘来指导图像重建或增强重建图像，例如DEGRRN和DCEF。这两种模型都是先对退化图像应用现成的边缘检测器(如Sobel
图像去噪——CTNet网络推理测试（详细图文教程）
qq_40280673的博客
01-20 4133
CTNet是一种交叉Transformer的图像去噪方法。 串并行方式获取结构信息：CTNet采用深度和广度搜索以串并行方式来获得更多的结构信息，提高图像去噪性能。 多层特征交互：利用三个并行异构网络实现多层特征交互，增强不同网络间的关系，以提高针去噪网络对复杂场景的适应性。 交叉Transformer技术：交叉Transformer技术可以根据像素关系提取显著性特征，从而优化去噪效果。
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 1257
本人在低光照、红外小目标数据集涨点惊喜
ADNet图像去噪网络：深度学习与CNN技术结合
根据提供的信息，我们可以得知"ADNet-master.rar"文件包含了一个关于深度学习和图像处理的项目，该项目专注于使用卷积神经网络（CNN）进行图像去噪。该项目的标题和描述涉及以下几个关键知识点： 1. **深度学习...
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