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。我们可以抽取gdip模块与ipam模块，完全嵌入到ultralytics项目中，以支持ultralytics项目中的任意模型，目前已经验证支持yolov8n-gdip.yaml的使用。后续会补充，gdip-yolov9，gdip-yoloworldv2的训练与使用。

订购本专栏后，可以私信博主要修改好的项目代码。

1、基本环境准备

1、ultralytics库下载安装

打开https://github.com/ultralytics/ultralytics ，下载ultralytics项目代码并解压

在相应的conda环境中进入ultralytics-main目录，执行pip install -e .，表示安装在本地，支持各种后续修改后的代码生效，具体如下所示