基于改进YOLOv3模型的侧扫声纳沉船目标检测 |
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引用本文: | 汤寓麟,张卫东,李凡,李厚朴,纪兵.基于改进YOLOv3模型的侧扫声纳沉船目标检测[J].海军工程大学学报,2022(3):62-67. |
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作者姓名: | 汤寓麟 张卫东 李凡 李厚朴 纪兵 |
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作者单位: | 1. 海军工程大学电气工程学院;3. 92899部队 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(41971416,41874091); |
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摘 要: | 针对使用Faster R-CNN模型进行侧扫声纳图像沉船目标检测存在耗时长、效率低以及小目标漏警率高等问题,引入YOLOv3模型并结合侧扫声纳沉船图像数据集特点对模型进行了改进。首先,进行浅层特征融合的多尺度训练,从而增加沉船目标浅层特征在检测中所占比重;然后,使用K-means聚类算法重新设置先验框参数及大小,提高小目标检测精度;最后,采用二分类交叉熵函数改进YOLOv3算法中的损失函数,提高模型的收敛速度和泛化能力。实验结果表明:相比Faster R-CNN模型和传统YOLOv3模型,改进YOLOv3模型的AP值达到89.18%,分别提高了1.46%和0.57%;调和平均值F1达到89.08%,分别提高了2.33%和1.04%;检测图片耗时时间为Faster R-CNN模型的3/50,极大地提高了检测效率。该研究结果验证了改进的YOLOv3模型具有更高的检测精度和效率,对海底沉船搜救具有一定的实际指导意义。
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关 键 词: | 侧扫声纳沉船目标 改进的YOLOv3模型 浅层特征融合 K-means聚类算法 二分类交叉熵 |
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