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基于改进Deformable-DETR的水下图像目标检测方法
1
作者
崔颖
韩佳成
+1 位作者
高山
陈立伟
《应用科技》
CAS
2024年第1期30-36,91,共8页
针对由于水下复杂环境造成的目标检测效果较差、检测精度较低的问题,基于Deformable-DETR算法提出一种改进的水下目标检测算法Deformable-DETR-DA。使用空间注意力模块结合标准Transformer块设计了一个用于增加模型深度的深度特征金字塔...
针对由于水下复杂环境造成的目标检测效果较差、检测精度较低的问题,基于Deformable-DETR算法提出一种改进的水下目标检测算法Deformable-DETR-DA。使用空间注意力模块结合标准Transformer块设计了一个用于增加模型深度的深度特征金字塔(deep feature pyramid networks,DFPN)模块,将其嵌入到模型中提高模型对深层纹理信息的提取能力。使用注意力引导的方式对原模型中编码器部分进行改进,加强了对特征信息的聚合能力,提高了模型在复杂环境下的检测能力。针对URPC数据集,模型各交并比尺度的平均准确度(average precision,AP)为39.5%,相比原模型提升1%,与一些DETR(detection transformer)类的模型相比,不同目标尺度的平均准确度均有1%~4%左右的提高,表明改进的模型能够很好解决复杂环境的水下目标检测的问题。本文提出的模型可作为其他水下目标检测模型设计的参考。
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关键词
水下光学图像
deformable-detr
目标检测
TRANSFORMER
注意力机制
深度学习
图像处理
残差网络
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职称材料
题名
基于改进Deformable-DETR的水下图像目标检测方法
1
作者
崔颖
韩佳成
高山
陈立伟
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《应用科技》
CAS
2024年第1期30-36,91,共8页
基金
黑龙江省自然科学基金项目(LH2020F021)。
文摘
针对由于水下复杂环境造成的目标检测效果较差、检测精度较低的问题,基于Deformable-DETR算法提出一种改进的水下目标检测算法Deformable-DETR-DA。使用空间注意力模块结合标准Transformer块设计了一个用于增加模型深度的深度特征金字塔(deep feature pyramid networks,DFPN)模块,将其嵌入到模型中提高模型对深层纹理信息的提取能力。使用注意力引导的方式对原模型中编码器部分进行改进,加强了对特征信息的聚合能力,提高了模型在复杂环境下的检测能力。针对URPC数据集,模型各交并比尺度的平均准确度(average precision,AP)为39.5%,相比原模型提升1%,与一些DETR(detection transformer)类的模型相比,不同目标尺度的平均准确度均有1%~4%左右的提高,表明改进的模型能够很好解决复杂环境的水下目标检测的问题。本文提出的模型可作为其他水下目标检测模型设计的参考。
关键词
水下光学图像
deformable-detr
目标检测
TRANSFORMER
注意力机制
深度学习
图像处理
残差网络
Keywords
underwater optical image
deformable-detr
object detection
Transformer
attention mechanism
deep learning
image processing
residual network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Deformable-DETR的水下图像目标检测方法
崔颖
韩佳成
高山
陈立伟
《应用科技》
CAS
2024
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