一种基于深度学习的水下小型生物目标检测方法及系统

本发明涉及计算机视觉与水下探测技术，提供一种基于深度学习的水下小型生物目标检测方法及系统，所构建的WLDA‑YOLOv8深度学习模型包含主干网络、颈部网络和检测头，主干和颈部嵌入轻量多尺度模块，检测头引入动态检测头与自适应样本选择策略；训练阶段采用改进WIoUv3s损失进行边界框回归，利用水下生物数据集训练模型，最终实现水下图像中小目标的精准检测，增强对小目标细微特征的捕获与融合能力。