基于多聚合和多尺度的YOLOV5水下目标检测算法
黄明发1
黄文明1
肖雁南1
温雅媛2
邓珍荣1
1.桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 桂林 5410042.广西师范大学电子工程学院 桂林 541004
摘要：针对海洋牧场对海参、海胆及扇贝等目标生物,检测实时性和准确性的更高要求,提出了一种基于多聚合和多尺度的YOLOV5水下目标检测算法.该算法引入CIoU Loss损失函数以及DIoU-NMS非极大值抑制方法,以改善数据密集场景下目标漏检的问题;在网络中增加小目标检测层,提升小目标的检测精度;引入了坐标注意力机制CoordAtt,提取不同层次特征图的坐标信息;改进了特征融合网络结构,以提升目标检测坐标定位准确性以及获取更丰富的特征信息.在实验分析中引入了目标检测常用的平均精度(AP)、平均精度均值(mAP)以及检测速度作为评估标准,通过消融实验,以及与其他一阶算法结果进行对比验证算法的性能,实验结果显示该算法取得了更好的检测效果.
关键词：目标检测坐标注意力非极大值抑制YOLOV5
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(6202780103)广西科技厅广西重点研发计划(AB22035052)
论文发表日期：2024-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 3197-3201,3309 )
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