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改进YOLOv7的水下目标检测算法OA北大核心CSTPCD

中文摘要

水下目标检测是海洋探测开发过程中一项具有挑战性的任务。针对现有的水下目标检测算法由于水下图像的低可见度和颜色失真等问题导致水下目标检测效果不佳的问题,提出了一种改进YOLOv7的水下目标检测算法,旨在提升水下目标检测性能。设计了一种多信息流融合注意力机制(spatial group-wise coordinated competi-tive attention,SGCA),解决卷积过程中由于图像全局上下文信息丢失而导致特征丢失的问题,提高了模型在…查看全部>>

梁秀满;李然;于海峰;刘振东

华北理工大学电气工程学院,河北唐山063210华北理工大学电气工程学院,河北唐山063210华北理工大学电气工程学院,河北唐山063210华北理工大学电气工程学院,河北唐山063210

计算机与自动化

YOLOv7注意力机制水下图像增强损失函数

《计算机工程与应用》 2024 (6)

P.89-99,11

河北省自然科学基金(F2018209289)华北理工大学研究生创新项目(2024S05)。

10.3778/j.issn.1002-8331.2309-0072

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