公开(公告)号：CN117392524A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311172680.0

申请日：2023-09-12

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 陈名松 ,  唐建勋 ,  陈昊宇 ,  陈哲

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于空间深度卷积网络的水下目标检测方法及系统，包括空间深度卷积网络模型，所述空间深度卷积网络模型包括Input模块、Backbone模块和Head模块，本发明涉及水下声呐图像目标检测技术领域。该基于空间深度卷积网络的水下目标检测方法及系统，通过Cf2MHSA模块并行更多的梯度流分支，在获得更加丰富的梯度信息的同时使网络更加关注目标而不是背景等其他不重要的信息，然后通过空间深度卷积模块，在卷积过程中尽可能保留细粒度信息和不太有效的特征，从而适应声呐图像低分辨率和小目标占比大的特性，最后，通过归一化Wasserstein距离替换原始的IOU的度量方法，降低模型对小目标的敏感度，从而有效提升网络对小目标的检测性能。