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）

一、本文介绍

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。并在文末提供全部代码与数据集的百度云盘链接，可一键部署运行

二、AirNet原理介绍

官方论文地址：All-in-One Image Restoration