【摘 要】
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针对传统水下目标检测算法识别精度低的问题,提出一种基于注意力机制的水下目标检测算法(feature refinement and attention mechanism network, FRANet).该算法采用特征融合模块和特征增强模块相结合的方式,使用卷积神经网络提取目标的多尺度特征.同时引入一种由锚框精化模块、空间注意力模块和目标检测模块组成的级联注意力机制方案,通过空间注意力机制解决目标
【机 构】
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大连海事大学船舶电气工程学院,大连海事大学环境科学与工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划“海洋环境安全保障”资助项目(2018YFC1406405),国家自然科学基金资助项目(62073054,62003070),中国博士后科学基金资助项目(2020M680037,2020M680930)。
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针对传统水下目标检测算法识别精度低的问题,提出一种基于注意力机制的水下目标检测算法(feature refinement and attention mechanism network, FRANet).该算法采用特征融合模块和特征增强模块相结合的方式,使用卷积神经网络提取目标的多尺度特征.同时引入一种由锚框精化模块、空间注意力模块和目标检测模块组成的级联注意力机制方案,通过空间注意力机制解决目标类别的不平衡性,改善水下小目标的分类性能和回归性能.试验表明,利用FRANet算法对水下小目标进行识别的
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