一种基于轻量化注意力增强型YOLO网络的水下目标检测方法及系统

本发明公开了一种基于轻量化注意力增强型YOLO网络的水下目标检测方法及系统，其中方法包括：构建复杂水下环境中水下小目标检测的数据集；对数据集进行预处理，得到待检测图像集；构建基于轻量化注意力增强型YOLO网络的水下目标检测模型；将待检测图像集输入至水下目标检测模型，完成检测。本发明通过在YOLOv8基础架构上引入TEfficientNet模块、SCSA注意力机制、C2f‑Dual模块和SPDConv模块等四项关键改进，有效提升了水下小目标的检测精度，尤其适用于海洋生物等微小水下目标的高效自动检测。该方法在精度、模型紧凑性及计算效率方面均优于当前主流方法，具有广泛的实际应用潜力。