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水下图像目标检测数据集及检测算法综述
被引量:
11
1
作者
董金耐
杨淼
+1 位作者
谢卓冉
蔡立鹏
《海洋技术学报》
2022年第5期60-72,共13页
水下目标检测技术是海洋探测的关键技术之一,具有重要的研究意义。本文首先对水下光学目标检测图像数据集进行了总结与分析,然后对近五年国内外50多项相关研究进展进行了阐述,分析了现有方法的贡献和局限性,以Faster RCNN和YOLOV3为基...
水下目标检测技术是海洋探测的关键技术之一,具有重要的研究意义。本文首先对水下光学目标检测图像数据集进行了总结与分析,然后对近五年国内外50多项相关研究进展进行了阐述,分析了现有方法的贡献和局限性,以Faster RCNN和YOLOV3为基础模型对3种典型的提高目标检测性能的方法进行了实验,实验结果表明直接应用图像增强的方法不能有效提升检测精度,应用高分辨率网络可以明显提升目标检测性能。最后讨论了水下图像目标检测算法的潜在挑战和有待解决的问题,并提出了未来可能的研究方向。
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关键词
深度学习
水下目标检测数据集
水下
图像增强
水下
目标
检测
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职称材料
题名
水下图像目标检测数据集及检测算法综述
被引量:
11
1
作者
董金耐
杨淼
谢卓冉
蔡立鹏
机构
江苏海洋大学电子工程学院
出处
《海洋技术学报》
2022年第5期60-72,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(12171205)
江苏省基础研究计划(自然科学基金)资助项目(BK20191469)
+1 种基金
江苏省自然资源发展专项资金(海洋科技创新)资助项目(JSZRHYKJ202116)
研究生科研与实践创新计划项目(KYCX2021-053、DZXS202004、DZXS202003、KYCX22_3395)。
文摘
水下目标检测技术是海洋探测的关键技术之一,具有重要的研究意义。本文首先对水下光学目标检测图像数据集进行了总结与分析,然后对近五年国内外50多项相关研究进展进行了阐述,分析了现有方法的贡献和局限性,以Faster RCNN和YOLOV3为基础模型对3种典型的提高目标检测性能的方法进行了实验,实验结果表明直接应用图像增强的方法不能有效提升检测精度,应用高分辨率网络可以明显提升目标检测性能。最后讨论了水下图像目标检测算法的潜在挑战和有待解决的问题,并提出了未来可能的研究方向。
关键词
深度学习
水下目标检测数据集
水下
图像增强
水下
目标
检测
Keywords
deep learning
underwater object detection data set
underwater image enhancement
underwater object detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水下图像目标检测数据集及检测算法综述
董金耐
杨淼
谢卓冉
蔡立鹏
《海洋技术学报》
2022
11
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