gdip-yolo与ia-seg都是一种将图像自适应模块插入模型前面，从而提升模型在特定数据下检测能力的网络结构。gdip-yolo提出了gdip模块，可以应用到大雾数据与低亮度数据（夜晚环境），然后用于目标检测训练；ia-seg将ia-yolo中的代码修改了一下修车了ipam模块，应用到低亮度数据（夜晚环境），然后用于语义分割训练。这两个项目都发布了预训练模型，我们可以抽取预训练模型中的图像自适

gdip-yolo是2022年提出了一个端到端的图像自适应目标检测框架，其论文中的效果展示了良好的图像增强效果。其提出了gdip模块 |mdgip模块 |GDIP regularizer模块等模块，并表明这是效果提升的关键。对gdip-yolo论文成在yolov8项目的应用进行实现。gdip-yolo项目的解读可以参考 https://blog.csdn.net/a486259/article/d

gdip-yolo是2022年提出了一个端到端的图像自适应目标检测框架，其论文中的效果展示了良好的图像增强效果。其提出了gdip模块 |mdgip模块 |GDIP regularizer模块等模块，并表明这是效果提升的关键。为此对gdip-yolo的项目进行深入分析。 gdip-yolo的论文可以查阅：https://hpg123.blog.csdn.net/article/details/135