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摘要：本发明提供了一种基于空间残差骨干网络的水下目标检测方法。本发明主要采用一种空间残差的思想，通过将图像特征进行分组调制，对水下图像存在的若干退化因素进行准确提取。针对现有目标检测方法忽视水下图像降质分布的异质性，对多种类型的图像退化使用统一的数据容量，本发明提出了利用空间残差思想分组估计图像的特征映射关系以处理情况的退化问题，最后基于真实场景水下数据集进行训练、推理，获取准确的水下目标定位信息。
主权项：1.一种基于空间残差的水下目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：获取水下低质目标检测数据集，按照一定比例将所述水下低质目标检测数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；S02：根据空间残差构成骨干网络，将所述训练集中的水下低质图像作为输入，提取所述水下低质图像的多尺度特征图；所述多尺度特征图包括：高分辨率特征图、中分辨率特征图以及低分辨率特征图；S03：将所述S02提取到的多尺度特征图输入E-FPN网络，进行深层特征融合获取特征信息输出；所述E-FPN网络包括：自底向上特征聚合路径以及自顶向下特征解析和特征信息输出；S04：通过所述S03提取后的特征信息输出，通过检测头部网络获取映射分类与定位信息；所述分类与定位信息包括：目标分类信息以及目标定位框坐标信息；S05：根据S04所述分类与定位信息计算损失，等待损失收敛，则完成目标检测模型训练；S06：通过所述S05中的训练好的目标检测模型对图像进行推理，输出并绘制检测结果。
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百度查询： 大连海事大学 基于空间残差的水下目标检测方法
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