计算机工程与应用2023，Vol.59Issue(18)：190-197,8.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2205-0211
改进的YOLOv3浅海水下生物目标检测
Improved YOLOv3 Shallow Sea Underwater Biological Target Detection
摘要
关键词
浅海水下生物/目标检测/YOLOv3/跨阶段局部特征/精确度Key words
shallow sea underwater biology/target detection/YOLOv3/cross stage partial characteristics/precision分类
计算机与自动化引用本文复制引用
陈宇梁,董绍江,朱孙科,孙世政,胡小林..改进的YOLOv3浅海水下生物目标检测[J].计算机工程与应用,2023,59(18):190-197,8.基金项目
国家自然科学基金(51775072) （51775072）
重庆市科技创新领军人才支持计划项目(CSTCCCXLJRC201920) （CSTCCCXLJRC201920）
重庆市高校创新研究群体(CXQT20019) （CXQT20019）
重庆市北碚区科学技术局技术创新与应用示范项目(2020-6) （2020-6）
城市轨道交通车辆系统集成与控制实验室开放基金(CKLURTSIC-KFKT-202007). （CKLURTSIC-KFKT-202007）
