一种基于双重注意力机制和特征融合的密集藻类检测方法

本申请涉及一种基于双重注意力机制和特征融合的密集藻类检测方法。所述方法包括：首先，获取微藻数据集并进行预处理，得到训练集、验证集和测试集；之后，基于YOLOV8构建密集藻类检测网络模型，所述网络模型包括双重注意力机制骨干网络、增强型加权特征融合颈部网络和小目标检测头；之后，采用所述训练集和验证集对所述密集藻类检测网络模型进行训练，训练时采用WIOU广义交并比损失函数衡量预测框和真实框的重合程度；最后，将所述测试集输入训练之后的密集藻类检测网络模型中，输出密集藻类类型检测结果。可以对不同种类及不同背景的藻类较为完整、准确地识别，具有较强的泛化性和较高的藻类图像识别综合性能。