如何在YOLOv10DetectionModel 类中定义 denoiser 属性，举个例子

在YOLOv10DetectionModel类中定义一个名为`denoiser`的属性，通常意味着你希望该模型支持某种形式的噪声去除功能，这可以是图像预处理步骤的一部分。下面是一个简单的例子，展示了如何在Python中定义这样的属性。

假设YOLOv10DetectionModel是一个Python类，你可以按照如下方式定义一个名为`denoiser`的属性：

class YOLOv10DetectionModel:
    def __init__(self, denoiser=None):
        # 如果没有提供denoiser，则默认为None
        self.denoiser = denoiser

    def process_image(self, image):
        if self.denoiser:
            # 如果存在denoiser，则应用噪声去除
            image = self.denoiser.process(image)
        # 其他图像处理步骤...
        return image

# 假设有一个NoiseRemover类实现噪声去除功能
class NoiseRemover:
    def __init__(self):
        # 初始化噪声去除器需要的参数
        pass
    
    def process(self, image):
        # 实现图像噪声去除逻辑
        return image

# 创建YOLOv10DetectionModel实例时，可以传入NoiseRemover实例作为denoiser
denoiser = NoiseRemover()
model = YOLOv10DetectionModel(denoiser=denoiser)

# 处理图像时，模型会自动使用NoiseRemover处理噪声
processed_image = model.process_image(some_image)

在这个例子中，`YOLOv10DetectionModel`类有一个构造函数`__init__`，它接受一个可选参数`denoiser`。如果没有提供`denoiser`，则默认为None。`process_image`方法检查`denoiser`属性是否存在，并在存在时使用它来处理输入的图像。