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yolov26改进 | Neck/颈部改进篇 | CVPR最新低照度图像增强模块HVI改进YOLOv26（有效涨点）

news 2026/6/14 3:28:57

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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YOLOv26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.）

专栏链接：YOLOv26有效涨点专栏包含：Conv、注意力机制、主干/Backbone、损失函数、优化器、后处理等改进机制

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

论文链接：官方论文链接点击此处即可跳转

代码链接：官方代码链接点击此处即可跳转

HVI 不是一个普通的网络层，而是文章最核心的“颜色空间模块”。它的目标不是直接堆叠更复杂的网络，而是先从表示空间上解决低照度增强里最棘手的两个问题：红色区域的不连续噪声和极暗区域的黑平面噪声。作者认为，很多方法在 sRGB 空间里做增强时，亮度和颜色强耦合，容易出现颜色偏移；即便换到 HSV，虽然亮度与颜色解耦了，但又会引入新的伪影。因此，HVI 的本质就是：在 HSV 的基础上重新组织色彩表示，让“相似颜色在空间里更接近”，尤其让红色更连续、暗区更稳定。
从文章的逻辑来看，HVI 可以概括为两个关键设计：极坐标化的 HS 平面和可学习的强度塌缩机制。作者先沿用 HSV 的优点，把亮度信息从颜色中分离出来，其中亮度并不是靠网络去猜，而是依据 Max-RGB 理论直接由输入图像得到强度图。随后，作者指出 HSV 的色相轴在红色处存在首尾断裂：红色既出现在 (h=0) 也出现在 (h=6)，这会让原本相近的红色点在颜色空间里被拉得很远，增强后就容易在红色区域产生斑点和断裂伪影。为了解决这个问题，文章把 Hue 进行极化映射，用正交的水平/垂直坐标来表示色相方向，从而把原先“断开的红色两端”重新接起来。
与红色断裂问题对应的第二个核心设计，是 HVI 对极暗区域的处理。作者发现，HSV 在非常暗的区域会形成所谓的black plane noise，也就是黑色附近的颜色点分布很散，增强时特别容易把暗区噪声当成真实纹理一起放大。为此，HVI 引入了一个可训练的 darkness density 参数 (k)，并通过一个基于亮度的intensity collapse function去自适应压缩低亮度区域的半径。直观理解就是：亮度很低时，把这些颜色点往中心“收拢”；亮度逐渐升高时，再让颜色分布逐渐展开。这样一来，暗区中的杂乱噪声不会被无约束地放大，而是先被压缩到更稳定、更紧凑的表示区域里。最终，作者用、，再与组合成 HVI 表示。也就是说，HVI 最终由三个部分组成：横向色彩分量、纵向色彩分量和强度分量。
如果配合图片来理解，图1（第2页）是最重要的总览图。图中上排展示了从sRGB → HSV → HVI的变化过程，下排则展示了相应增强结果。作者想表达的非常清楚：在 sRGB 中，亮度与颜色耦合太强，所以增强后容易整体偏色；换到 HSV 后，亮度恢复变得更自然，但红色区域会出现明显的不连续噪声，黑色附近也会产生伪影；进一步变成 HVI 后，红色区域的连续性恢复了，黑色平面也被压缩，最终输出图像在颜色自然性和亮度稳定性上都更好。图1其实就是整篇论文的核心思想图：HVI 不是简单换颜色空间，而是在 HSV 的“色相结构”和“暗区几何”上做了针对低照度任务的重构。
图2（第5页）进一步说明了 HVI 在整个方法中的位置。这里可以看出，HVI 不是独立存在的，它是后续 CIDNet 的前端表示基础。作者先做HVI Transformation，把输入图像分解成HV color map和intensity map；然后送入一个双分支增强网络，其中HV-branch 负责暗区去噪与色彩恢复，I-branch 负责整体照明估计与亮度提升；最后再通过Perceptual-inverse HVI Transformation (PHVIT)映射回 sRGB。换句话说，HVI 的价值不只是“表示更好”，而是它把低照度增强自然拆成了两件事：颜色/结构处理和亮度处理。这也是为什么文章后面专门设计双分支网络去匹配 HVI 的解耦特性。
图5（第8页）是最能说明 HVI 两个子设计分别在做什么的消融图。作者分别比较了 sRGB、HSV、只加极化、只加、完整 HVI 的结果。图中可以看到：只用 HSV 时，红色区域会出现明显黑点和断裂；只加 polarization 时，红色连续性有所改善，但暗区问题仍未彻底解决；只加时，亮度关系更稳，但颜色仍可能混淆，甚至在其他区域引入色偏；而当polarization 和同时使用时，红色斑点和暗区伪影都得到明显抑制。对应的消融结果里，完整 HVI-CIDNet 在 LOLv2-Real 上取得了24.111 PSNR / 0.871 SSIM / 0.108 LPIPS，优于 sRGB、HSV 以及各单独组件版本。这说明 HVI 的两个设计并不是可替代关系，而是互补关系：一个负责“修色相拓扑”，一个负责“稳暗区几何”。
补充材料里的图7、图8、图9（第12页）对参数 (k) 的作用解释得很直观。图7画出了不同 (k) 取值下 (C_k) 随强度变化的曲线，说明 (C_k) 本质上是一个从低亮度到高亮度的重映射函数；图8展示了不同 (k) 下 HVI 空间外形的变化，可以看到随着 (k) 增大，低亮度部分的“底部几何”逐渐变宽；图9则直接给出低照度图像在不同 (k) 下的 HV-map，可见 (k) 越大，暗区噪声越容易被放大，细节与噪声之间的冲突也越明显。作者因此把 (k) 视为一个在不同数据集、不同网络条件下调节暗区信噪比的重要参数。也就是说，HVI 不是固定死的颜色空间，它带有一定的可学习、自适应属性。
如果从“模块创新点”角度来总结，HVI 的关键贡献可以概括成三句话。第一，它抓住了低照度增强里一个常被忽略的问题：颜色空间本身也会制造噪声，尤其是 HSV 的红色断裂和黑平面问题。第二，它不是靠更深的网络硬学，而是先通过polarized HS + learnable intensity collapse让输入表示更适合增强。第三，它不仅自己有效，而且还能作为plug-and-play 的颜色空间变换提升其他 LLIE 方法，论文表3显示，把 HVI 变换接到其他方法前后，多个模型的 PSNR、SSIM、LPIPS 都得到改善，其中 GSAD 的 PSNR 提升达3.562 dB。这说明 HVI 的价值具有一定通用性，而不只是绑定 CIDNet 才有效。
如果你想写成一段比较适合博客或论文模块介绍的表述，可以直接用下面这段：
HVI 是针对低照度图像增强任务设计的一种新型颜色空间，其核心思想是在 HSV 的基础上进一步重构色彩表示方式，以同时抑制红色不连续噪声和极暗区域黑平面噪声。具体而言，HVI 通过对 Hue 进行极化映射，将原本在 HSV 中首尾断裂的红色区域投影到连续的水平—垂直平面中，从而缩小相似红色之间的欧氏距离；同时，引入由可训练参数 (k) 控制的强度塌缩函数，对低亮度区域的颜色半径进行自适应压缩，使暗区噪声在增强前得到更稳定的几何约束。最终，HVI 以 (\hat H)、(\hat V) 和 (I) 三个分量共同表征图像，不仅保留了亮度与颜色解耦的优点，还显著提升了低照度增强过程中的颜色自然性、暗区稳定性和整体视觉质量。

三、核心代码

核心代码的使用方式看章节四

from einops import rearrange import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import math __all__ = ['HVI'] class LayerNorm(nn.Module): r""" LayerNorm that supports two data formats: channels_last (default) or channels_first. The ordering of the dimensions in the inputs. channels_last corresponds to inputs with shape (batch_size, height, width, channels) while channels_first corresponds to inputs with shape (batch_size, channels, height, width). """ def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6, data_format="channels_first"): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape)) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape)) self.eps = eps self.data_format = data_format if self.data_format not in ["channels_last", "channels_first"]: raise NotImplementedError self.normalized_shape = (normalized_shape,) def forward(self, x): if self.data_format == "channels_last": return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) elif self.data_format == "channels_first": u = x.mean(1, keepdim=True) s = (x - u).pow(2).mean(1, keepdim=True) x = (x - u) / torch.sqrt(s + self.eps) x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None] return x class NormDownsample(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch, scale=0.5, use_norm=False): super(NormDownsample, self).__init__() self.use_norm = use_norm if self.use_norm: self.norm = LayerNorm(out_ch) self.prelu = nn.PReLU() self.down = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=scale)) def forward(self, x): x = self.down(x) x = self.prelu(x) if self.use_norm: x = self.norm(x) return x else: return x class NormUpsample(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch, scale=2, use_norm=False): super(NormUpsample, self).__init__() self.use_norm = use_norm if self.use_norm: self.norm = LayerNorm(out_ch) self.prelu = nn.PReLU() self.up_scale = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=scale)) self.up = nn.Conv2d(out_ch * 2, out_ch, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False) def forward(self, x, y): x = self.up_scale(x) x = torch.cat([x, y], dim=1) x = self.up(x) x = self.prelu(x) if self.use_norm: return self.norm(x) else: return x # Cross Attention Block class CAB(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads, bias): super(CAB, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.temperature = nn.Parameter(torch.ones(num_heads, 1, 1)) self.q = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=1, bias=bias) self.q_dwconv = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=dim, bias=bias) self.kv = nn.Conv2d(dim, dim * 2, kernel_size=1, bias=bias) self.kv_dwconv = nn.Conv2d(dim * 2, dim * 2, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=dim * 2, bias=bias) self.project_out = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=1, bias=bias) def forward(self, x, y): b, c, h, w = x.shape q = self.q_dwconv(self.q(x)) kv = self.kv_dwconv(self.kv(y)) k, v = kv.chunk(2, dim=1) q = rearrange(q, 'b (head c) h w -> b head c (h w)', head=self.num_heads) k = rearrange(k, 'b (head c) h w -> b head c (h w)', head=self.num_heads) v = rearrange(v, 'b (head c) h w -> b head c (h w)', head=self.num_heads) q = torch.nn.functional.normalize(q, dim=-1) k = torch.nn.functional.normalize(k, dim=-1) attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.temperature attn = nn.functional.softmax(attn, dim=-1) out = (attn @ v) out = rearrange(out, 'b head c (h w) -> b (head c) h w', head=self.num_heads, h=h, w=w) out = self.project_out(out) return out def autopad(k, p=None, d=1): # kernel, padding, dilation """Pad to 'same' shape outputs.""" if d > 1: k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] # actual kernel-size if p is None: p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # auto-pad return p class Conv(nn.Module): """Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation).""" default_act = nn.SiLU() # default activation def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): """Initialize Conv layer with given arguments including activation.""" super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() def forward(self, x): """Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor.""" return self.act(self.bn(self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): """Perform transposed convolution of 2D data.""" return self.act(self.conv(x)) # Intensity Enhancement Layer class IEL(nn.Module): def __init__(self, dim, ffn_expansion_factor=2.66, bias=False): super(IEL, self).__init__() hidden_features = int(dim * ffn_expansion_factor) self.project_in = nn.Conv2d(dim, hidden_features * 2, kernel_size=1, bias=bias) self.dwconv = nn.Conv2d(hidden_features * 2, hidden_features * 2, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=hidden_features * 2, bias=bias) self.dwconv1 = nn.Conv2d(hidden_features, hidden_features, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=hidden_features, bias=bias) self.dwconv2 = nn.Conv2d(hidden_features, hidden_features, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=hidden_features, bias=bias) self.project_out = nn.Conv2d(hidden_features, dim, kernel_size=1, bias=bias) self.Tanh = nn.Tanh() def forward(self, x): x = self.project_in(x) x1, x2 = self.dwconv(x).chunk(2, dim=1) x1 = self.Tanh(self.dwconv1(x1)) + x1 x2 = self.Tanh(self.dwconv2(x2)) + x2 x = x1 * x2 x = self.project_out(x) return x class HVI(nn.Module): def __init__(self, channels_in, channels_mid, heads=8, use_bias=False): super().__init__() c_a, c_b = channels_in self.align_a = self._make_proj(c_a, channels_mid, use_bias) self.align_b = self._make_proj(c_b, channels_mid, use_bias) self.pre_norm = LayerNorm(channels_mid) self.cross_interact = CAB(channels_mid, heads, bias=use_bias) self.detail_refine = IEL(channels_mid) @staticmethod def _make_proj(cin, cout, use_bias): if cin == cout: return nn.Identity() return Conv(cin, cout, 1) def forward(self, feats): feat_a, feat_b = feats feat_a = self.align_a(feat_a) feat_b = self.align_b(feat_b) norm_a = self.pre_norm(feat_a) norm_b = self.pre_norm(feat_b) feat_a = feat_a + self.cross_interact(norm_a, norm_b) feat_a = feat_a + self.detail_refine(self.pre_norm(feat_a)) return feat_a

四、添加方法

4.1 修改一

第一还是建立文件，我们找到如下ultralytics/nn文件夹下建立一个目录名字呢就是'Addmodules'文件夹(用群内的文件的话已经有了无需新建)！然后在其内部建立一个新的py文件将核心代码复制粘贴进去即可。

4.2 修改二

第二步我们在该目录下创建一个新的py文件名字为'__init__.py'(用群内的文件的话已经有了无需新建)，然后在其内部导入我们的检测头如下图所示。

4.3 修改三

第三步找到如下文件'ultralytics/nn/tasks.py'进行导入和注册我们的模块(用群内的文件的话已经有了无需重新导入直接开始第四步即可)！

4.4 修改四

找到文件到如下文件'ultralytics/nn/tasks.py'，在其中的parse_model方法中添加即可（根据周围代码进行定位即可，如果不会入群内有视频讲解）。

# ------------------------------HVI-------------------------------- elif m is HVI: c1 = [ch[x] for x in f] if c2 != nc: c2 = make_divisible(min(args[0],max_channels)*width, 8) args = [c1, c2] # ------------------------------HVI--------------------------------

到此就修改完成了，大家可以复制下面的yaml文件运行,
如果不会添加可联系作者入群观看视频教程。

五、正式训练

5.1 yaml文件

训练信息：YOLO26-Neck-HVI summary: 318 layers, 3,808,932 parameters, 3,808,932 gradients, 8.6 GFLOPs
使用方式：在代码中进行了注释大家需要仔细观看.

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license # Ultralytics YOLO26 object detection model with P3/8 - P5/32 outputs # Model docs: https://docs.ultralytics.com/models/yolo26 # Task docs: https://docs.ultralytics.com/tasks/detect # Parameters nc: 80 # number of classes end2end: True # whether to use end-to-end mode reg_max: 1 # DFL bins scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo26n.yaml' will call yolo26.yaml with scale 'n' # [depth, width, max_channels] n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 260 layers, 2,572,280 parameters, 2,572,280 gradients, 6.1 GFLOPs s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 260 layers, 10,009,784 parameters, 10,009,784 gradients, 22.8 GFLOPs m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 280 layers, 21,896,248 parameters, 21,896,248 gradients, 75.4 GFLOPs l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 392 layers, 26,299,704 parameters, 26,299,704 gradients, 93.8 GFLOPs x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 392 layers, 58,993,368 parameters, 58,993,368 gradients, 209.5 GFLOPs # YOLO26n backbone backbone: # [from, repeats, module, args] - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 - [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]] - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 - [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16 - [-1, 2, C3k2, [512, True]] - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32 - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] - [-1, 1, SPPF, [1024, 5, 3, True]] # 9 - [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10 # YOLO26n head head: - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] - [[-1, 6], 1, HVI, [512]] # cat backbone P4 - [-1, 2, C3k2, [512, True]] # 13 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] - [[-1, 4], 1, HVI, [256]] # cat backbone P3 - [-1, 2, C3k2, [256, True]] # 16 (P3/8-small) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] - [[-1, 13], 1, HVI, [512]] # cat head P4 - [-1, 2, C3k2, [512, True]] # 19 (P4/16-medium) - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] - [[-1, 10], 1, HVI, [1024]] # cat head P5 - [-1, 2, C3k2, [1024, True, 0.5, True]] # 22 (P5/32-large) - [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

5.2 训练代码

大家可以创建一个py文件将我给的代码复制粘贴进去，配置好自己的文件路径即可运行。

import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO('替换你的模型配置文件yaml文件地址') # 如何切换模型版本, 上面的ymal文件可以改为 yolov11s.yaml就是使用的v11s, # 类似某个改进的yaml文件名称为yolov11-XXX.yaml那么如果想使用其它版本就把上面的名称改为yolov11l-XXX.yaml即可（改的是上面YOLO中间的名字不是配置文件的）！ # model.load('yolo11n.pt') # 是否加载预训练权重,科研不建议大家加载否则很难提升精度 model.train(data=r"替换你的数据集配置文件地址", # 如果大家任务是其它的'ultralytics/cfg/default.yaml'找到这里修改task可以改成detect, segment, classify, pose cache=False, imgsz=640, epochs=150, single_cls=False, # 是否是单类别检测 batch=16, close_mosaic=0, workers=0, device='0', optimizer='SGD', # using SGD # resume='runs/train/exp21/weights/last.pt', # 如过想续训就设置last.pt的地址 amp=False, # 如果出现训练损失为Nan可以关闭amp project='runs/train', name='exp', )