一种用于水下目标检测的改进YOLOv8模型及水下目标检测方法

本发明提出一种用于水下目标检测的改进YOLOv8模型及水下目标检测方法，将YOLOv8模型中Backbone主干网络的C2f模块用CCRF模块替换，通过结合局部特征与上下文信息来增强小目标的检测能力；将YOLOv8模型中Neck颈部网络的下采样模块用ADFE模块替换，减少下采样过程中的计算开销，同时提升细节特征的提取精度；将YOLOv8模型中Neck颈部网络用F‑BiFPN Neck颈部网络替换，在多尺度特征融合时通过加权机制避免信息冗余，并增强低层和高层特征的互补性，提升模型对小目标和模糊目标的检测能力；提高水下目标检测的准确性和检测效率，增强检测方法在复杂背景和干扰条件下的鲁棒性，通过多模态融合技术，进一步提高水下图像的可见性和目标检测的精度。