YOLOv8改进 | 图像去噪篇 | 单阶段盲真实图像去噪网络RIDNet辅助YOLOv8图像去噪（全网独家首发）
CSDN 2024-06-14 13:07:03 阅读 57
一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是单阶段盲真实图像去噪网络RIDNet，RIDNet（Real Image Denoising with Feature Attention）是一个用于真实图像去噪的卷积神经网络（CNN），旨在解决现有去噪方法在处理真实噪声图像时性能受限的问题。通过单阶段结构和特征注意机制，RIDNet在多种数据集上展示了其优越性，下面的图片为其效果图片包括和其它图像图像网络的对比图。
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专栏目录：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
目录
一、本文介绍
二、RIDNet 网络的原理和机制
三、核心代码
四、手把手教你添加RIDNet
4.1 修改一
4.2 修改二
4.3 修改三
4.4 修改四
五、RIDNet的yaml文件和运行记录
5.1 RIDNet的yaml文件
5.2 训练代码
5.3 RIDNet 的训练过程截图
五、本文总结
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