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水下图像目标检测数据集及检测算法综述
文献摘要：
水下目标检测技术是海洋探测的关键技术之一,具有重要的研究意义.本文首先对水下光学目标检测图像数据集进行了总结与分析,然后对近五年国内外50多项相关研究进展进行了阐述,分析了现有方法的贡献和局限性,以Faster RCNN和YOLOV3为基础模型对3种典型的提高目标检测性能的方法进行了实验,实验结果表明直接应用图像增强的方法不能有效提升检测精度,应用高分辨率网络可以明显提升目标检测性能.最后讨论了水下图像目标检测算法的潜在挑战和有待解决的问题,并提出了未来可能的研究方向.
文献关键词：
深度学习;水下目标检测数据集;水下图像增强;水下目标检测
中图分类号：
作者姓名：
董金耐;杨淼;谢卓冉;蔡立鹏
作者机构：
江苏海洋大学电子工程学院,江苏 连云港 222005
文献出处：
引用格式：
[1]董金耐;杨淼;谢卓冉;蔡立鹏-.水下图像目标检测数据集及检测算法综述)[J].海洋技术学报,2022(05):60-72
A类：
水下目标检测数据集
B类：
图像目标检测,海洋探测,研究意义,水下光学,图像数据集,Faster,RCNN,YOLOV3,基础模型,检测性能,接应,检测精度,高分辨率网络,提升目标,目标检测算法,潜在挑战,未来可能,水下图像增强
AB值：
0.269393
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