YOLOv8改进 | 图像去噪篇 | 一种基于留意力机制的图像去噪网络ADNet融合YOL
一、本文先容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计划的深度学习模子，旨在解决合成噪声图像、真实噪声图像和盲去噪的寻衅。它通过留意力机制提拔性能，聚焦于相干特征，抑制无关噪声。其重要由四个模块组稀疏块（Sparse Block, SB）、特征增强块（Feature Enhancement Block, FEB）、留意力块（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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<hr> 目录
一、本文先容
二、ADNet网络先容
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
5.2 训练代码
5.3 ADNet的训练过程截图
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