【摘 要】
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随着深度学习技术的发展,水下图像检测近年来受到广泛的关注,为了克服在复杂水下环境下传统小鱼群的误检、漏检和识别准确率低等问题,提出一种改进YOLOv5的目标检测方法（INV-YOLOv5）.该方法包括将YOLOv5m中的Focus模块替换为卷积模块,提高网络精度;在主干网络（Backbone）中添加多头自注意力机制,增大网络特征提取视野;最后,在网络中引入了内卷算子和加权的特征融合,降低网络的参数
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目（202101142041）； 大学生创新创业训练计划项目（X202110512062,X202110512069,X202110512100）资助；
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随着深度学习技术的发展,水下图像检测近年来受到广泛的关注,为了克服在复杂水下环境下传统小鱼群的误检、漏检和识别准确率低等问题,提出一种改进YOLOv5的目标检测方法（INV-YOLOv5）.该方法包括将YOLOv5m中的Focus模块替换为卷积模块,提高网络精度;在主干网络（Backbone）中添加多头自注意力机制,增大网络特征提取视野;最后,在网络中引入了内卷算子和加权的特征融合,降低网络的参数量,提高检测精度.在实验阶段,使用Labeled Fishes in the Wild数据集和WildFish数据集验证,该方法的平均精度（mAP）分别为81.7%和83.6%,与YOLOv5m网络相比分别提升了6%和14.5%,不仅拥有较高的识别率并且更加轻量化,而且模型大小与YOLOv5m网络相比减少了6 M（Mega）左右,验证了所提出的改进方法具有较好的效果.
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