公开(公告)号：CN118314453A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410426198.3

申请日：2024-04-10

Applicant: 河海大学

Inventor： 顾杰 ,  沈洁 ,  陈哲

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及水下图像目标检测技术领域，具体是一种基于改进YOLOv5的水下目标检测方法，包括以下步骤：获取水下目标的初始数据集，对初始数据集进行增强，以扩充数据集的规模；采用FastNet重构YOLOv5的C3模块,提出了C3Fast模块。将Biformer注意力机制嵌入到主干网络的末端；采用Focal‑EIoU改进模型的损失函数；采用有效融合多尺度特征的特征融合网络BiFPN；将数据送入优化改进后的YOLOv5模型进行训练；用训练好的YOLOv5模型对水下图像进行检测。本发明能够保证在不大幅度降低检测速度的前提下，在复杂的水下环境中，提高检测模型对多种目标的检测精度。