利用门控图像处理技术提升YOLOv8在恶劣环境中的目标检测能力

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YOLOv8改进 | 图像去雾 | 门控可微分图像处理GDIP模块改善物体低照度检测

随着深度学习在计算机视觉中的广泛应用，YOLOv8作为当前先进的目标检测框架，其高效的检测性能已被广泛认可。然而，在低照度、模糊或噪声较多的图像中，YOLOv8的表现往往受限。这是因为这些图像存在明显的可见性问题，导致目标检测精度下降。为了解决这一问题，我们提出了一种新型的图像去雾（Dehazing）方法，结合门控可微分图像处理（GDIP）模块，来增强YOLOv8在低照度、模糊图像中的检测能力。

1. 引言

目标检测任务通常要求模型能够处理多种视觉场景，包括低照度、雾霾、模糊和噪声等不理想的情况。传统的YOLOv8虽然具有强大的检测能力&