12. 总结 通过以上步骤,你可以成功地使用YOLOv5模型对鱼群声呐图像进行目标检测
用途:该数据集包含664张带有标签的侧扫声呐图像,旨在支持研究人员和开发者进行侧扫声呐图像中的目标检测算法开发与评估。通过这些图像,可以训练模型来识别海底地形特征、沉船、水下结构物等。 项目特点 真实世界应用:适用于海洋勘探、水下考古、渔业资源调查等多种实际应用场景。 丰富标签:每张图像都附带详细的标注信息,...
本次活动我们有幸邀请到霍冠英教授,向河海学子带来以“水下声呐图像目标检测与识别研究”为主题的讲座。讲座针对复杂海洋环境噪声、强灰度畸变、目标形态多样且样本稀缺的声呐图像目标检测与识别的难题,开展了以下研究:① 借鉴人眼视觉机理,结合轮廓波变换实现声...
为解决水下人体声呐图像目标检测的实时性和计算资源限制问题,本文提出了一种基于YOLOv8的轻量化算法。该算法在保留YOLOv8核心检测性能的同时,通过模型压缩、剪枝和量化等技术手段,显著降低了模型的计算复杂度,实现了在低功耗设备上对水下人体声呐图像的实时目标检测。本文将从算法原理、模型设计、实验结果等方面对所...
该算法旨在通过优化YOLOv8模型结构,降低计算复杂度,从而实现高效的水下人体声呐图像目标检测。文章首先对水下声呐图像的特点和挑战进行了分析,随后详细介绍了YOLOv8模型的原理及其在目标检测领域的应用。在此基础上,通过对YOLOv8模型进行轻量化改造,本文提出了一种新的算法,该算法在保证检测精度的同时,显著提升了检测...
目前，针对声呐图像的目标检测技术还不成熟，许多方法是基于传统光学图像处理技术的，如Faster R-CNN和CNN/FCN。然而，由于声学图像的独特特性，如数据量不足和噪声干扰，可能需要特别的优化来应对。参赛者们可以考虑将光学检测算法与声学图像特点相结合，或许能打开新的思路。官方提供的baseline，即Google ...
基于8 YOLOv8 的水下人体声呐图像实时目标检测轻量化算法目录1. 内容综述...21.1 研究背景...21.2 研究意义...31.3 国内外研究现状...52. 基于 YOLOv8 的实时目标检测技术...
一种检测前视主动声呐图像中弱小目标的方法.pdf,本发明公开了一种检测前视主动声呐图像中弱小目标的方法,通过将YOLOv5s和MobileNetV3small目标检测网络进行结合,然后针对目标的弱小特性进行数据增强和参数调优,对多波束前视声呐Gemini720i收集的图像进行训练,图像类别包
通过对传统YOLOv8算法进行优化,结合水下声呐图像的特点,设计一种适用于水下环境的轻量化模型,以提高在复杂水下环境下的实时目标检测性能,为水下安全作业提供有力技术支持。本研究将为水下机器人、水下通信系统等领域提供新的技术解决方案,具有重要的理论意义和应用前景。 1.2 研究意义 随着水下探测技术的不断发展,...
基于统计量的声呐图像目标检测算法