【摘 要】
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海参目标检测是实现海参自动化捕捞的前提。为了解决复杂海底环境下背景和目标颜色相近以及遮挡导致的目标漏检问题，本文在Faster R-CNN框架下，提出了Swin-RCNN目标检测算法。该算法的骨干网络采用Swin Transformer，同时在结构上融入了多尺度特征提取层和实例分割功能，提高了算法的自适应特征融合能力，从而提高了模型在复杂环境下对不同尺寸海参的识别能力。实验结果表明：本文提出的方法
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（32073029）； 山东省自然科学基金重点项目（ZR2020KC027）； 山东省研究生教育质量提升计划项目（SDYJG19134）； 国家留学基金项目（201908370048）； 福建省海洋生物增养殖与高值化利用重点实验
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海参目标检测是实现海参自动化捕捞的前提。为了解决复杂海底环境下背景和目标颜色相近以及遮挡导致的目标漏检问题，本文在Faster R-CNN框架下，提出了Swin-RCNN目标检测算法。该算法的骨干网络采用Swin Transformer，同时在结构上融入了多尺度特征提取层和实例分割功能，提高了算法的自适应特征融合能力，从而提高了模型在复杂环境下对不同尺寸海参的识别能力。实验结果表明：本文提出的方法对海参检测的平均精度均值（mean Average Precision，mAP）达到了94.47%，与Faster R-CNN、SSD、YOLOv5、YOLOv4、YOLOv3相比分别提高了4.49、4.56、4.46、11.78、22.07个百分点。
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