一种面向水下图像细小生物的目标检测方法

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一种面向水下图像细小生物的目标检测方法
申请号:CN202510312966
申请日期:2025-03-17
公开号:CN120259861A
公开日期:2025-07-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种适用于水下复杂场景中细小生物的目标检测方法,以解决水下图像检测中的小目标特征模糊、现有检测算法难以准确定位和识别小目标,以及在计算资源受限的设备上难以实现高效检测等问题。该方法基于YOLOv8网络,骨干网络采用P2特征层增强小目标的表达能力,并引入ADown轻量化下采样模块,实现高效特征降采样,颈部网络构建SOEP小目标特征增强金字塔模块,通过SPDConv对P2进行特征重组,采用CSP‑OmniKernel进行高效特征整合,以提升小目标特征的表达能力,并通过双向跨尺度连接进行特征融合,增强多尺度信息交互,提高小目标的检测能力。该目标检测网络更适用于水下复杂环境中的细小生物目标检测,为水下生态监测、海洋生物研究等应用提供有力的技术支持。
技术关键词
特征金字塔 检测网络模型 采样模块 多尺度信息 海洋生物研究 特征提取网络 水下场景 深层特征提取 通道 常见水生生物 分支 检测头 注意力 残差信息 图像 多路径
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