自动色阶与双向特征融合的水下目标检测算法

水下环境存在光线差、噪声大等复杂情况，导致传统水下目标检测方法检测精度较低、漏检率较高。针对上述问题，在现阶段通用的Faster R-CNN的基础上，提出一种自动色阶与双向特征融合的水下目标检测算法。首先，采用自动色阶对水下模糊图像进行增强处理；其次，采用PAFPN进行双向特征融合，以增强对浅层信息的表达能力；然后，在训练前后均引入柔性非极大值抑制（Soft-NMS）算法，来修正并生成候选目标区域；最后，采用FocalLoss函数，解决正负样本分配不均衡的问题。实验结果表明，所提算法在URPC2020数据集上的检测准确率可达59.7%，召回率可达70.5%，相比现阶段通用的Faster R-CNN算法，分别提高了5.5个百分点和8.4个百分点，有效提高了水下目标检测的准确率。