摘要
本发明属于海洋目标的实时监测技术领域,尤其涉及一种基于改进YOLOv10的轻型海洋生物检测模型及其检测方法。通过优化改进骨干网络,在提高精度的同时显著减少了模型的参数计数和大小,在C2f结构内集成蛇形动态卷积模块,进一步加强了对海洋生物的特征提取,从而提高了检测精度,利用位置无关IOU损失函数更好地拟合数据,提高了模型的整体性能。与主流的生物检测相比,具有更高的检测精度、更低的模型参数和更快的检测速度。展示了优异的综合性能,满足了海洋生物检测的分级要求。该模型能够实时准确地检测和分类各种海洋生物,从而提高了海洋勘探和监测任务的效率和范围。
技术关键词
海洋生物检测
特征金字塔网络
实时监测技术
卷积模块
检测头结构
网络结构
动态
邻域特征
上采样
分支
生成算法
注意力机制
检测结构
长宽比
参数
多尺度
精度
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PCB缺陷检测方法
信息传递载体
缺陷检测算法
光照鲁棒性
特征金字塔网络
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荧光
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融合多尺度特征空间
焊缝表面缺陷
YOLO算法
双向特征金字塔
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蒸馏
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多径效应
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特征提取模块