摘要
本发明公开的一种基于动态卷积的水下特征退化海洋生物检测方法,包括:建立存在水下特征退化问题的海洋生物图像数据集,使用动态卷积重塑跨通道残差块并定义为动态残差块,建立基于动态残差块的骨干网络和特征融合网络;设计动态稀疏检测头、并将其作为输出网络;整合网络框架,搭建基于动态卷积的水下特征退化海洋生物检测网络;采用训练集对水下特征退化海洋生物检测网络进行训练获得海洋生物检测模型,对该海洋生物检测模型进行部署并调整超参数,从而用于海洋生物目标检测。该方法引入了哈尔小波变换方式对图像进行预处理,有效去除图像高频噪声,改善水下图像因光照不均、色彩退化导致的低对比度问题。
技术关键词
海洋生物检测
图像
检测头
卷积模块
特征融合网络
局部敏感哈希算法
融合多尺度特征
小波变换方法
超参数
通道
输出特征
空间金字塔
动态校正
预训练模型
分支
线性单元
注意力
系统为您推荐了相关专利信息
定位检测系统
YOLO模型
多帧信息融合
图像采集模块
特征提取模块
焊接工艺参数
自动焊接方法
BP神经网络
图像处理算法
焊缝特征点位置
录波文件
电流二次回路
电力二次回路
分类优化方法
非故障相电流
无人机激光雷达
激光雷达点云数据
土壤流失量
土壤孔隙度
水土流失量监测