基于AOD-PONO-Net去雾网络的YOLOv8改进-提升雾霾环境下物体检测性能的研究【附核心模块代码】
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文章目录
- 基于AOD-PONO-Net去雾网络的YOLOv8改进-提升雾霾环境下物体检测性能的研究【附核心模块代码】
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- 1. 引言
- 2. 图像去雾背景
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- 2.1 雾霾对图像质量的影响
- 2.2 图像去雾方法概述
- 3. AOD-PONO-Net网络介绍
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- 3.1 AOD-PONO-Net架构
- 4. YOLOv8与AOD-PONO-Net的融合
- 5. 实验设计
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- 5.1 数据集
- 5.2 实验设置
- 5.3 评估指标
- 6. 实验结果与分析
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- 6.1 去雾效果
- 6.2 YOLOv8检测结果
- 7. 代码实现
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- 7.1 AOD-PONO-Net去雾代码示例
- 7.2 YOLOv8集成代码示例
- 8. 系统性能与优化
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- 8.1 性能评估
- 8.2 性能优化
- 9. 实际应用场景
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- 9.1 智能交通系统
- 9.2 自动驾驶
- 9.3 无人机监控
- 10. 未来工作
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- 10.1 多模态数据融合
- 10.2 端到端优化
- 10.3 弱雾环境下的优化
- 10.4 强化学习与自适应模型
基于AOD-PONO-Net去雾网络的YOLOv8改进-提升雾霾环境下物体检测性能的研究【附核心模块代码】
1. 引言
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