名    称：一种基于深度学习的水下目标检测方法

专利类型:发明

申 请 号：2024104670260

申 请 日：20240418

法律状态:已下证

摘    要：本发明提供了一种基于深度学习的水下目标检测方法，包括以下步骤：采集水下目标检测数据集，对数据集进行预处理，筛选合格的图像数据，平衡各个类别水下目标样本数量，并对所构建的数据集进行标注；本发明通过结合注意力机制和PReLU激活函数，我们构建了一种全新的目标检测头，称为PRHead。这个PRHead具有动态的特性，能够更好地适应不同目标检测任务的需求。利用注意力机制可以使模型更加集中地关注重要的目标区域，而PReLU激活函数则能够提高模型的非线性拟合能力，进一步增强了PRHead的表达能力，使用本发明提出的方法训练的水下目标检测模型具有更高的检测精度，模型的参数量和计算量更少，满足水下目标检测任务对模型轻量化和高实时性的要求。

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