改进YOLOv8系列：引入低照度图像增强网络Retinexformer | 优化低光照目标检测那题

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改进YOLOv8系列：引入低照度图像增强网络Retinexformer | 优化低光照目标检测那题

  • 🚀论文研究概括
  • 🚀加入到网络中的理论研究
  • 🚀需要修改的代码
    • 1 🍀🍀Retinexformer 代码
    • 2🍀🍀tasks里引用
  • 🚀创建yaml文件
  • 🚀测试是否创建成功

前言：这篇论文提出了一种用于低光图像增强的Transformer模型，称为Retinexformer。该模型基于Retinex理论，旨在解决低光图像增强中的噪声、颜色失真和曝光问题。

  本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入YOLOv8中的yaml结构，读者可以获取到注意力加入的代码和使用经验，总有一种适合你和你的数据集。

🗝️YOLOv8实战宝典--星级指南：从入门到精通，您不可错过的技巧

  -- 聚焦于YOLO的 最新版本， 对颈部网络改进、添加局部注意力、增加检测头部，实测涨点</

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