科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对传统水下目标检测算法受环境影响较大的问题提出使用一种新的轻量化网络LUNet提取提取特征，结合两阶段检测算法提出轻量化检测器LUDet。首先，网络的第一个阶段使用高效的卷积池化来获取不同特征表达。然后在稠密连接结构的基础上提出两路稠密连接，提高网络表征能力。网络由卷积池化层与两路稠密连接结构构成，网络中使用GhostModel代替1×1点卷积。使用CAFIR10和CAFIR100数据集进行的分类实验说明本文提出的骨干网有效性。针对检测任务，结合通道注意力及多阶段融合后的特征图送入检测网络。使用两个水下数据集对改进的检测算法验证水下生物数据集检测mAP达到52.5%，水下垃圾数据集mAP达到58.7%。
- 出版日期2021-7-7
- 单位贵州大学
