基于改进YOLOv8的水下目标检测算法

由于水下生物的特性,水下图像中存在较多难以检测的小目标,且目标之间经常相互遮挡,而水下环境中的光线吸收和散射也会造成水下图像的颜色偏移和模糊。针对上述问题,提出水下目标检测算法WCA-YOLOv8。首先,设计特征融合模块(FFM),增强对空间维度信息的关注,提升对模糊和颜色偏移目标的识别能力;其次,加入FCA(FReLU Coordinate Attention)模块,增强对相互重叠、遮挡水下目标的特征提取能力;再次,为了提高模型对水下小目标的检测性能,将完整交并比(CIoU)损失函数替换为WIoU v3(Wise-IoU version 3)损失函数;最后,设计下采样增强模块(DEM),使特征提取过程中保存的上下文信息更完整,改善水下目标检测的性能。RUOD和URPC数据集上的实验结果表明,WCA-YOLOv8的检测平均精度均值(mAP0.5)分别为75.8%和88.6%,检测速度分别为60 frame/s和57 frame/s。与其他前沿的水下物体检测算法相比,WCA-YOLOv8不仅能够获得更高的检测准确性,还可达到更快的检测速度。

基于改进YOLOv5s的输电线路异物检测

针对输电线路背景复杂导致异物检测性能不高的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的输电线路异物检测方法。该方法引入CBAM注意力机制并构建了基于Transformer架构的C3TR层,增强了模型筛选关键特征的能力;然后使用动态的WIoU v3函数作为改进方法的损失函数,解决模型检测精度下降的问题。利用输电线路异物数据集进行训练和测试,结果表明改进后的模型在各项检测性能均有提升,具有较好的检测精度和泛化能力,能满足输电线路异物检测的应用要求。