基于改进SSD的水下光学图像感兴趣目标检测算法研究

摘要：

针对轻量化目标模型SSD-MV2对水下光学图像感兴趣目标检测精度低的问题,该文提出一种通道可选择的轻量化特征提取模块(SEB)和一种卷积核可变形、通道可选择的特征提取模块(SDB).与此同时,利用SEB模块和SDB模块分别重新设计了SSD-MV2的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV2SDB,并为其选择了合理的基础网络扩张系数和附加特征提取网络SDB模块数量.在水下图像感兴趣目标检测数据集UOI-DET上,SSD-MV2SDB比SSD-MV2检测精度提高3.04％.实验结果表明,SSD-MV2SDB适用于水下图像感兴趣目标检测任务.

关键词：水下光学图像感兴趣目标检测、SSD、MobileNet V2、可变形卷积、通道可选择

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.73;TP391

资助基金：国家自然科学基金;国家基础科研计划重大项目;中国科学院青年创新促进会项目

在线出版日期：2022-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3372-3378