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 ...

莱莱  金牌会员 | 2024-6-11 08:35:23 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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主题 685|帖子 685|积分 2055

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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莱莱

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这个人很懒什么都没写!

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