检索结果-南通市图书馆

浙江大学学报（工学版） 2022年第8期56卷 1622-1632页

作者：郝琨王阔王贝贝天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384 天津城建大学控制与机械工程学院天津300384

在水下生物检测中,经典目标检测模型由于体积大、参数量多,不适用于微小型水下硬件设备,而现有轻量化模型又难以平衡检测精度和实时性.针对这一问题,本研究提出了基于改进Mobilenet-YOLOv3的轻量级检测算法CPM-YOLOv3,该算法利用规整通... 详细信息

在水下生物检测中,经典目标检测模型由于体积大、参数量多,不适用于微小型水下硬件设备,而现有轻量化模型又难以平衡检测精度和实时性.针对这一问题,本研究提出了基于改进Mobilenet-YOLOv3的轻量级检测算法CPM-YOLOv3,该算法利用规整通道剪枝算法对Mobilenet-YOLOv3进行剪枝,并将特征提取网络中的SE(squeeze-and-excitation)模块替换成CBAM (convolutional block attention module),实现对网络模型的压缩.同时,在不同尺寸的检测层中分别加入2个CBAM,在几乎不增加模型大小的情况下提升模型关注目标特征信息的能力.实验结果表明,CPM-YOLOv3模型大小仅有4.86 MB,与原模型相比大小降低了94.7%,平均检测精度为87.0%,速度为5.1 ms/帧.相较于其他网络模型,CPM-YOLOv3更适合在微小型水下设备中应用.

关键词：水下生物检测轻量化模型通道剪枝注意力机制深度学习

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图像增强与改进YOLOv3的水下生物检测算法

引用

吉林大学学报（工学版） 2022年第5期52卷 1088-1097页

作者：郝琨王阔赵璐王贝贝王传启天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384 天津城建大学控制与机械工程学院天津300384 天津凯发电气股份有限公司天津300384

为准确检测水下生物,本文采用优化的MSRCR算法对水下图像进行增强,并基于DenseNet思想提出一种改进的YOLOv3目标检测算法Den-YOLOv3。针对水下生物图像中存在的图像模糊、色偏严重的问题,将ACE算法作用于MSRCR算法增强后的图像,以优化... 详细信息

为准确检测水下生物,本文采用优化的MSRCR算法对水下图像进行增强,并基于DenseNet思想提出一种改进的YOLOv3目标检测算法Den-YOLOv3。针对水下生物图像中存在的图像模糊、色偏严重的问题,将ACE算法作用于MSRCR算法增强后的图像,以优化图像颜色及亮度。同时,将YOLOv3特征提取网络中的残差模块替换成密集块,得到DenYOLOv3模型,该模型有效加强了特征传播,提高了检测精度。实验结果表明:优化后的ACE_-MSRCR算法能有效增强水下图像,进而提高检测精度。Den-YOLOv3对四类水下生物的检测精度均高于其他模型,在检测速度上达到25 ms/帧,可以满足对水下生物实时检测的要求。

关键词：计算机应用水下生物检测水下图像图像增强深度学习

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：