An Anchor-Free Detector With Channel-Based Prior and Bottom-Enhancement for Underwater Object Detection

水下 探测器 目标检测 计算机科学 人工智能 对象(语法) 计算机视觉 频道(广播) 衰减 计算 模式识别(心理学) 光学 算法 地质学 电信 物理 海洋学
作者
Wenjia Ouyang,Yanhui Wei
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:23 (20): 24800-24811 被引量:1
标识
DOI:10.1109/jsen.2023.3308727
摘要

The rapid and efficient detection of marine organisms through intelligent devices contributes to the marine economy. A vital stage is the accurate processing of the images obtained by vision sensors. However, more accurate object detectors usually attach large model sizes and have expensive computation costs. Meanwhile, for the selective absorption of light by water and the small size of underwater objects, the performance of existing detectors is not satisfactory. In this article, on the basis of anchor-free YOLOX-S, two lightweight modules are inserted to make the detection model more suitable for real-time object detection tasks in complex underwater environments. The attention-GB model does add almost no computational burden. It is employed to introduce the prior knowledge that the attenuation coefficients of red light, green light, and blue light in water are inconsistent. The bottom-enhancement module is applied to compensate the rich semantic information to the shallow layer to improve the small object detection accuracy. In addition, inspired by the idea of multiple instance learning (MIL), we put forward some strategies to reannotate the images with wrong labels in the dataset. The detection accuracy of YOLOX-U for holothurian is 2.2% AP higher than YOLOv8-S. Compared with other underwater object detectors, our proposed object detector achieves the best speed-accuracy tradeoff.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Coraline发布了新的文献求助10
刚刚
坦率的匪举报金闪闪求助涉嫌违规
刚刚
GGGGGG果果发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
1秒前
1秒前
64658应助Ruby采纳,获得10
1秒前
kiki完成签到 ,获得积分10
2秒前
小二郎应助fafamimireredo采纳,获得10
2秒前
3秒前
小胖熊完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
bgt发布了新的文献求助10
4秒前
张灬小胖完成签到,获得积分10
4秒前
Mmm发布了新的文献求助10
4秒前
星辰大海应助hhh采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
joni完成签到,获得积分10
5秒前
111完成签到,获得积分10
6秒前
会走路的番茄完成签到,获得积分10
6秒前
汉堡包应助闪闪的梦柏采纳,获得10
6秒前
可爱的函函应助菠菜采纳,获得200
6秒前
7秒前
Jenny_Zhan完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
JoshuaChen发布了新的文献求助10
8秒前
火星上香菇完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
暮歌发布了新的文献求助50
9秒前
10秒前
迷路念真完成签到,获得积分20
10秒前
Jenny_Zhan发布了新的文献求助10
10秒前
可耐的发夹完成签到 ,获得积分10
10秒前
fang发布了新的文献求助10
11秒前
爆米花完成签到,获得积分10
11秒前
ZZZ发布了新的文献求助10
11秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion Control, 2nd Edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3987078
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3529488
关于积分的说明 11245360
捐赠科研通 3267987
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804013
邀请新用户注册赠送积分活动 881270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 808650