水下遮挡目标检测方法的研究与实现

• 作者: 韩笑
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 目标检测 Faster R-CNN模型 生成对抗网络
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 软件研发与应用
• 页码范围: 45-47
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4052.2022.02.015

摘要

水下遮挡目标的检测与识别对海洋资源的勘探有着重大意义.针对现有方法中存在检测准确率低以及漏检的问题,将优化的特征复原通道(GAN)与改进的Faster R-CNN进行融合,提出了一种水下遮挡目标检测模型.实验表明,方法相较于Faster R-CNN、SSD、YOLO等现有模型均有不同程度提高,同时降低了漏检个数.