基于轻量化YOLOv7算法的侧扫声纳图像沉船检测OA北大核心CSTPCD
Side-scan sonar image shipwreck detection based on lightweight YOLOv7 algorithm
针对现有的侧扫声纳图像水下沉船检测方法存在检测速度慢,传统的YOLOv5 算法存在的漏检的问题,提出基于轻量化YOLOv7 算法的水下沉船检测改进方法.首先,通过随机翻转、随机噪声等操作扩充沉船图像的样本数量;然后,引入迁移学习策略,将在COCO数据集上学习到的权重迁移到沉船检测的YOLOv7 网络中;其次,改进模型损失函数中惩罚项的计算方式,提升收敛速度;最后在YOLOv7 网络中引入FasterNet结构,减少模型的参数量和计算复杂度,降低模…查看全部>>
For the existing side-scan sonar underwater shipwreck detection method,there are deficiencies in the detection speed and leakage detection in YOLOv5.This paper proposes an improved method for underwater wreck detection based on the lightweight YOLOv7 algorithm.First,the sampling numbers of shipwreck images are expanded by random flip,random noise and other operations.Second,a transfer learning strategy is introduced to transfer the weights learned on the COC…查看全部>>
王胜平;刘娉婷;陈晓红;陈志高
东华理工大学 测绘与空间信息工程学院,江西 南昌 330013东华理工大学 测绘与空间信息工程学院,江西 南昌 330013交通运输部 长江上海航道处,上海 200010东华理工大学 测绘与空间信息工程学院,江西 南昌 330013
测绘与仪器
侧扫声纳图像沉船检测YOLOv7算法FasterNet结构迁移学习
side-scan sonar imagesshipwreck detectionYOLOv7FasterNettransfer leaering
《海洋测绘》 2024 (4)
21-25,5
国家自然科学基金(42266006)自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室开放基金(MESTA-2020-A002)江西省重点研发计划(20212BBE53031).
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