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针对浒苔目标检测的全局背景强化的位置蒸馏方法
1
作者
刘兵
刘宇
+3 位作者
金凤学
邹一波
葛艳
赵林林
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第6期19-23,共5页
浒苔检测是目前海洋环境智能监测领域研究的重要课题之一。为了有效解决传统浒苔检测方法存在的训练样本需求大的问题,本文提出了一种全局背景强化的位置蒸馏模型(GBS-LD)。通过引入全局上下文模块和背景蒸馏损失分支,解决了原始位置蒸...
浒苔检测是目前海洋环境智能监测领域研究的重要课题之一。为了有效解决传统浒苔检测方法存在的训练样本需求大的问题,本文提出了一种全局背景强化的位置蒸馏模型(GBS-LD)。通过引入全局上下文模块和背景蒸馏损失分支,解决了原始位置蒸馏方法在建模背景特征上的不足,在复杂海洋环境下有效提高了浒苔检测系统的稳健性。在浒苔检测数据集中,本文模型具有较高的准确性和实时性,为海洋智能监测提供了重要参考。
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关键词
浒苔
位置蒸馏
全局背景强化
目标检测
深度学习
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题名
针对浒苔目标检测的全局背景强化的位置蒸馏方法
1
作者
刘兵
刘宇
金凤学
邹一波
葛艳
赵林林
机构
自然资源部生态预警与保护修复重点实验室
三峡新能源盐城大丰有限公司
上海海洋大学信息学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第6期19-23,共5页
基金
自然资源部生态预警与保护修复重点实验室开放基金(2022105)。
文摘
浒苔检测是目前海洋环境智能监测领域研究的重要课题之一。为了有效解决传统浒苔检测方法存在的训练样本需求大的问题,本文提出了一种全局背景强化的位置蒸馏模型(GBS-LD)。通过引入全局上下文模块和背景蒸馏损失分支,解决了原始位置蒸馏方法在建模背景特征上的不足,在复杂海洋环境下有效提高了浒苔检测系统的稳健性。在浒苔检测数据集中,本文模型具有较高的准确性和实时性,为海洋智能监测提供了重要参考。
关键词
浒苔
位置蒸馏
全局背景强化
目标检测
深度学习
Keywords
Enteromorpha prolifera
localization distillation
global background strengthing
object detection
deep leaning
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对浒苔目标检测的全局背景强化的位置蒸馏方法
刘兵
刘宇
金凤学
邹一波
葛艳
赵林林
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024
0
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