Underwater-YCC: Underwater Target Detection Optimization Algorithm Based on YOLOv7

水下 计算机科学 人工智能 算法 计算机视觉 模糊逻辑 模式识别(心理学) 地质学 海洋学
作者
Xiao Chen,Moucun Yuan,Qi Yang,Hongxun Yao,Haiyan Wang
出处
期刊:Journal of Marine Science and Engineering [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:11 (5): 995-995 被引量:11
标识
DOI:10.3390/jmse11050995
摘要

Underwater target detection using optical images is a challenging yet promising area that has witnessed significant progress. However, fuzzy distortions and irregular light absorption in the underwater environment often lead to image blur and color bias, particularly for small targets. Consequently, existing methods have yet to yield satisfactory results. To address this issue, we propose the Underwater-YCC optimization algorithm based on You Only Look Once (YOLO) v7 to enhance the accuracy of detecting small targets underwater. Our algorithm utilizes the Convolutional Block Attention Module (CBAM) to obtain fine-grained semantic information by selecting an optimal position through multiple experiments. Furthermore, we employ the Conv2Former as the Neck component of the network for underwater blurred images. Finally, we apply the Wise-IoU, which is effective in improving detection accuracy by assigning multiple weights between high- and low-quality images. Our experiments on the URPC2020 dataset demonstrate that the Underwater-YCC algorithm achieves a mean Average Precision (mAP) of up to 87.16% in complex underwater environments.
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