YOLOv8改进 | Neck篇 | CVPR最新低照度图像增强模块HVI改进YOLOv8（有效涨点）

一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是CVPR顶会中的一种新型颜色空间HVI机制，针对低照度图像增强任务中的红色区域断裂和暗区噪声问题。HVI通过极化映射重构色相表示，解决HSV中红色不连续问题，并引入可学习的强度塌缩机制稳定暗区几何分布。核心设计包括：1) 极坐标化HS平面消除红色断裂；2) 自适应暗区压缩抑制噪声。本文内容可以无缝插入到任何的机制中实现二次创新，同时本文将其集成在YOLOv8的Neck中实现有效涨点。

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（文字学不会的读者，作者可提供视频学习方法.）   

专栏目录（更多改进详见）：

目录

一、本文介绍

二、原理介绍

三、核心代码

四、添加方法

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、正式训练

5.1 yaml文件

5.2 训练代码 

5.3 训练过程截图 

五、本文总结

二、原理介绍

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代码链接：