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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本申请涉及了一种水下图像的鱼类检测方法、装置、设备及介质，方法利用两次聚合分发的信息融合机制，相较于传统的FPN‑PAN网络，通过将全局信息对齐、融合并注入到不同层级的特征图上，避免不同尺寸特征图融合时导致特征信息损失的问题，提升网络对物体的定位与识别能力，进而能够提升鱼类识别的准确度。
主权项：1.一种水下图像的鱼类检测方法，其特征在于，所述水下图像的鱼类检测方法包括：响应对水下图像进行鱼类检测的请求；将所述水下图像输入至主干网络中，以得到所述主干网络输出的具有四个不同尺寸的初始特征；将所有所述初始特征对齐尺寸后拼接，得到第一拼接特征，提取所述第一拼接特征中的全局信息，得到第一全局特征；将两个中间尺寸的所述初始特征分别与所述第一全局特征中的特征信息进行融合并经过C2f模块计算，得到两个中间尺寸的所述初始特征对应的中间特征；将所有所述中间特征和最大尺寸的所述初始特征对齐尺寸后拼接，得到第二拼接特征，提取所述第二拼接特征中的全局信息，得到第二全局特征；将尺寸最小的所述初始特征和两个中间尺寸中尺寸较小的所述初始特征对应的所述中间特征分别与所述第二全局特征中的特征信息进行融合并经过C2f模块计算，得到尺寸最小的所述初始特征和两个中间尺寸中尺寸较小的所述初始特征对应的最终特征；将尺寸最小的所述初始特征对应的最终特征、两个中间尺寸中尺寸较小的所述初始特征对应的最终特征以及两个中间尺寸中尺寸较大的所述初始特征对应的中间特征分别输入至检测模块中，以得到检测模块输出的对应尺寸的鱼类检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 一种水下图像的鱼类检测方法、装置、设备及介质
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