基于改进Mask R-CNN的海参和海星的检测算法OA
A sea cucumber and starfish detection algorithm based on improved Mask R-CNN
目的:为了提高水下复杂环境下检测海参和海星等水下目标物的鲁棒性.方法:提出了基于改进Mask R-CNN的海参和海星实例分割算法,该算法以Mask R-CNN结构为主框架,将Swin Transformer主干网络代替Mask R-CNN原本的ResNet卷积神经网络;同时采用Water-Net网络对海参和海星实例数据集进行图像增强;最后采用Soft-NMS的方法替换经典的NMS算法.结果:在本文自己标定的数据集上进行实验,与改进前Mask R-…查看全部>>
胡栩榛;严天宏
中国计量大学机电工程学院,浙江杭州310018中国计量大学机电工程学院,浙江杭州310018
信息技术与安全科学
Swin Transformer网络Soft-NMS算法海参和海星检测海参和海星实例数据集
《中国计量大学学报》 2023 (1)
34-43,50,11
国家重点研发计划项目(No.2019YFC1408304),浙江省自然科学基金项目(No.LTGG23E090002)
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