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[IEEE 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 中国北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 用于水下目标检测的单次特征聚合网络

DOI：10.1109/ICPR.2018.8545677 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 海洋探测与观测技术的快速发展使得水下目标检测的需求日益迫切。近年来，深度卷积神经网络（CNN）展现出强大的特征表征能力，基于CNN的检测器也取得了显著性能，但在复杂水下环境中检测多尺度目标时仍面临重大挑战。为应对这一挑战，我们提出了一种新型水下目标检测器，通过引入多尺度特征和互补上下文信息以提升分类与定位能力。在中国国家自然科学基金委员会主办的2017年水下机器人抓取大赛自动抓取环节中，我们运用该方法实现了真实近海水下目标的检测并荣获第一名。
作者： Lu Zhang，Xu Yang，Zhiyong Liu，Lu Qi，Hao Zhou，Charles Chiu
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究一种新型水下物体检测器的有效性，该检测器通过引入多尺度特征和互补上下文信息，以提升在复杂水下环境中的分类与定位能力。

研究成果

所提出的水下目标检测器融合了多尺度特征与互补上下文信息，在具有挑战性的NSFC数据集上取得了卓越性能，超越了四种典型的最先进检测器。该模型高效轻便，在便携设备上可达24帧/秒的处理速度，适用于实时应用场景。

研究不足

该研究聚焦于复杂环境下的水下目标检测，其泛化能力可能不适用于其他场景。模型性能仅在特定数据集上评估，若未经进一步验证，其适用性将局限于其他水下环境。

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