基于强化细粒度特征表达分支的轻量化WCSPOmni-DETR的海洋生物检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于强化细粒度特征表达分支的轻量化WCSPOmni‑DETR的海洋生物检测方法。发明专利技术步骤：获取海洋生物的数据集并进行预处理；利用小波卷积改进RT‑DETR的主干网络做轻量化处理；为RT‑DETR构建强化细粒度特征表达分支；改进RT‑DETR的AIFI结构为Efficient Additive attention AIFI；设置训练轮次、批处理大小、学习率和输入图片大小等训练超参数；将训练集、验证集数据输入到模型中进行训练，获取一组最优的权重参数；利用最优权重参数输入测试数据获取预测出的可视化结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水下目标检测，具体涉及一种基于强化细粒度特征表达分支的轻量化wcspomni-detr的海洋生物检测方法。

技术介绍

1、随着陆地资源的日益紧张，开发海洋资源成为许多国家和地区的战略需要。水下图像是海洋信息的重要载体和表现形式，然而，受水下环境特定物理和化学性质的影响，水下图像通常会出现光照不均匀、对比度降低、色彩失真等退化现象，使得图像中海洋生物的特征难以被充分提取，尤其是成群聚集的一些小体型海洋生物，它们的彼此之间的空间信息随着深度卷积神经网络特征提取的过程而被淡化。因此，常规的目标检测模型便无法利用高效的特征进行目标的定位与分类。各种特征增强、特征融合模块被提出并且应用到模型的颈部网络中以针对此种情况，zhuoyan liu等人提出了一个即插即用的水下联合图像增强模块：unitmodule，hui zhou等人提出了一个基于you only look once version 8(yolov8)框架的水下光探测网络(uodn)，该网络通过跨阶段多分支(csmb)模块和大内核空间金字塔(lksp)模块水下检测难题，xia hua等人设计了本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于强化细粒度特征表达分支的轻量化WCSPOmni-DETR的海洋生物检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于强化细粒度特征表达分支的轻量化WCSPOmni-DETR的海洋生物检测方法，其特征在于：

3.如权利要求1所述的一种基于强化细粒度特征表达分支的轻量化WCSPOmni-DETR的海洋生物检测方法，其特征在于：所述步骤S2中所使用的RT-DETR模型的规模为RT-DETR-Resnet18。

4.如权利要求1所述的一种基于强化细粒度特征表达分支的轻量化WCSPOmni-DETR的海洋生物检测方法，其特征在于：所...

【技术特征摘要】

1.一种基于强化细粒度特征表达分支的轻量化wcspomni-detr的海洋生物检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于强化细粒度特征表达分支的轻量化wcspomni-detr的海洋生物检测方法，其特征在于：

3.如权利要求1所述的一种基于强化细粒度特征表达分支的轻量化wcspomni-detr的海洋生物检测方法，其特征在于：所述步骤s2中所使用的rt-detr模型的规模为rt-detr-resnet18。

4.如权利要求1所述的一种基于强化细粒度特征表达分支的轻量化wcspomni-detr的海洋生物检测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭家伟，周志宇，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：