【摘 要】
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海珍品检测对海洋牧场的智能化建设至关重要,在实时性和准确性方面仍有待提高。该研究提出一种改进的YOLOv3海珍品检测方法。利用深度可分离卷积替代YOLOv3中的标准卷积,得到一个轻量化网络模型DSC-YOLO(Depthwise Separable Convolution-YOLO);在数据预处理方面,采用图像增强方法 UGAN提升海珍品图像清晰度,采用Mosaic数据增广方法丰富数据的多样性。在
【机 构】
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大连海洋大学信息工程学院,辽宁省海洋信息技术重点实验室,设施渔业教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603067),辽宁省自然科学基金项目(20180550674,2020-KF-12-09),大连市高层次人才创新支持计划(2017RQ053),辽宁省重点研发计划项目(2020JH2/10100043),辽宁省教育厅基金项目(QL202016)。
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海珍品检测对海洋牧场的智能化建设至关重要,在实时性和准确性方面仍有待提高。该研究提出一种改进的YOLOv3海珍品检测方法。利用深度可分离卷积替代YOLOv3中的标准卷积,得到一个轻量化网络模型DSC-YOLO(Depthwise Separable Convolution-YOLO);在数据预处理方面,采用图像增强方法 UGAN提升海珍品图像清晰度,采用Mosaic数据增广方法丰富数据的多样性。在海珍品数据集上的试验结果显示,相较YOLOv3而言,所提模型大小减少70%,推理时间降低16%,召回率R
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