Underwater object detection algorithm based on feature enhancement and progressive dynamic aggregation strategy

计算机科学 特征(语言学) 人工智能 探测器 水下 目标检测 噪音(视频) 水准点(测量) 模式识别(心理学) 计算机视觉 干扰(通信) 算法 图像(数学) 频道(广播) 电信 地理 海洋学 哲学 地质学 语言学 大地测量学
作者
Xia Hua,Xiaopeng Cui,Xinghua Xu,Shaohua Qiu,Yingjie Liang,Xianqiang Bao,Zhong Li
出处
期刊:Pattern Recognition [Elsevier BV]
卷期号:139: 109511-109511 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.patcog.2023.109511
摘要

To solve the problems that the conventional object detector is hard to extract features and miss detection of small objects when detecting underwater objects due to the noise of underwater environment and the scale change of objects, this paper designs a novel feature enhancement & progressive dynamic aggregation strategy, and proposes a new underwater object detector based on YOLOv5s. Firstly, a feature enhancement gating module is designed to selectively suppress or enhance multi-level features and reduce the interference of underwater complex environment noise on feature fusion. Then, the adjacent feature fusion mechanism and dynamic fusion module are designed to dynamically learn fusion weights and perform multi-level feature fusion progressively, so as to suppress the conflict information in multi-scale feature fusion and prevent small objects from being submerged by the conflict information. At last, a spatial pyramid pool structure (FMSPP) based on the same size quickly mixed pool layer is proposed, which can make the network obtain stronger description ability of texture and contour features, reduce the parameters, and further improve the generalization ability and classification accuracy. The ablation experiments and multi-method comparison experiments on URPC and DUT-USEG data sets prove the effectiveness of the proposed strategy. Compared with the current mainstream detectors, our detector achieves obvious advantages in detection performance and efficiency.
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
莉丽发布了新的文献求助10
1秒前
4秒前
柳行天完成签到 ,获得积分10
4秒前
科目三应助阳光易真采纳,获得30
9秒前
yoyo发布了新的文献求助10
9秒前
思源应助Wl采纳,获得10
11秒前
共享精神应助橘笙采纳,获得10
12秒前
耍酷问兰发布了新的文献求助10
13秒前
科研通AI2S应助nczpf2010采纳,获得10
15秒前
搜集达人应助杜兰特工队采纳,获得10
20秒前
热心市民小红花应助牛马采纳,获得10
22秒前
热心市民小红花应助牛马采纳,获得10
22秒前
22秒前
Ava应助WJM采纳,获得10
26秒前
科研通AI2S应助nczpf2010采纳,获得10
27秒前
酷酷飞烟发布了新的文献求助10
27秒前
Bressanone发布了新的文献求助10
29秒前
李健的小迷弟应助老吴采纳,获得10
29秒前
大气的雅山完成签到,获得积分10
31秒前
shaoshao86完成签到,获得积分10
37秒前
37秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
逆时针应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
MchemG应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
wang应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
wang应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
ding应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
小北发布了新的文献求助10
38秒前
NexusExplorer应助Quinna采纳,获得10
40秒前
41秒前
41秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
43秒前
WJM发布了新的文献求助10
47秒前
老吴发布了新的文献求助10
48秒前
49秒前
佳语妍说完成签到,获得积分10
50秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th 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 3989069
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531351
关于积分的说明 11253589
捐赠科研通 3269939
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804851
邀请新用户注册赠送积分活动 882074
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809073