开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用AODNet图像去雾网络结合PONO机制实现二次增强，我将该网络结合YOLOv8针对图像进行去雾检测（也适用于一些模糊场景，图片不清晰的检测），同时本文的内容不影响其它的模块改进可以作为工作量凑近大家的论文里，非常的适用，图像去雾检测为群友最近提出的需要的改进，在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制 |，更有包含我所有附赠的文件（文件内集成我所有的改进机制全部注册完毕可以直接运行）和交流群和视频讲解提供给大家。👑欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO👑专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、原理介绍三、核心代码四、添加教程4.1 修改一4.2 修改二4.3 修改三五、AODNet-PONO-Net的yaml文件和运行记录5.1 AODNet-PONO-Net的yaml文件5.2 训练代码5.3 训练过程截图五、本文总结二、原理介绍官方论文地址：官方论文地址点击即可跳转官方代码地址：官方代码地址点击即可跳转摘要：这篇论文提出了一种名为全能去雾网络（AOD-Net）的图像去雾模型，该模型是基于重新制定的大气散射模型并利用卷积神经网络（CNN）构建的。与大多数先前的模型不同，AOD-Net不是分别估计传输矩阵和大气光，而是直接通过一个轻量级的CNN生成清晰图像。这种新颖的端到端设计使得将AOD-Net嵌入到其他深度模型中变得简单，例如，用于提升雾霾图像上高级任务性能的F