多級(jí)特征篩選和任務(wù)動(dòng)態(tài)對(duì)齊的聲吶圖像小目標(biāo)檢測(cè)

摘要： 針對(duì)聲吶圖像中小目標(biāo)檢測(cè)難度大、精度低、容易出現(xiàn)錯(cuò)檢漏檢的問題，本文提出一種基于YOLOv8s的聲吶圖像小目標(biāo)檢測(cè)改進(jìn)算法。首先，考慮到聲吶圖像中的小目標(biāo)通常具有低對(duì)比度且易被噪聲淹沒，提出了高效多級(jí)篩選特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(EMS-FPN)。其次，由于解耦頭的分類分支和定位分支是獨(dú)立的，會(huì)增加模型的參數(shù)量，同時(shí)難以有效地適應(yīng)不同尺度目標(biāo)的檢測(cè)需求，導(dǎo)致對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)效果不佳，設(shè)計(jì)... （共14頁）