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融合多种注意力机制和Wise-IoUv3的水下目标检测算法
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作者 肖振久 高凯歌 李士博 《广东海洋大学学报》 北大核心 2025年第2期109-117,共9页
【目的】针对水下目标图像存在成像模糊和复杂背景下检测精度低的问题,提出融合多种注意力机制和Wise-IoUv3的水下目标检测算法。【方法】首先,设计多尺度特征增强机制,在主干网络部分采用全维动态卷积(ODConv)替代部分卷积并引入高效... 【目的】针对水下目标图像存在成像模糊和复杂背景下检测精度低的问题,提出融合多种注意力机制和Wise-IoUv3的水下目标检测算法。【方法】首先,设计多尺度特征增强机制,在主干网络部分采用全维动态卷积(ODConv)替代部分卷积并引入高效的多尺度注意力机制(EMA),提升主干网络对模糊目标和小目标特征提取能力。其次,改进快速空间金字塔池化(SPPF)模块,增加平均池化分支补充空间信息,提升全局上下文感知能力并在两个分支融入轻量级BiFormer注意力机制,降低模型计算复杂度,增强对小目标检测性能。然后,在预测阶段,用Wise-IoUv3代替原损失函数,平衡不同质量图像模型训练结果。最后,用动态检测头(DynamicHead)替代原检测头,增强检测头的尺度感知、空间感知和任务感知能力,提高对象位置的识别准确性。【结果与结论】在RUOD和URPC数据集上实验结果表明,模型的检测精度、参数量和计算量较目前其他的主流模型表现良好,特别是与YOLOv8n算法相比,改进后算法在平均精度均值上提升3.6%和1.7%,尤其在包含大量小目标的类别(如海胆、扇贝)中表现更优;模型的参数量和计算量分别减少了0.26×10^(6)和0.4 GFLOPs。实验结果表明,该方法减少了在复杂情况下模糊目标和小目标漏检和误检情况,提高了检测性能,同时保持了模型的轻量性。 展开更多
关键词 水下目标检测 多尺度特征增强机制 多尺度注意力机制 全维动态卷积 Wise-IoUv3
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