基于样本迭代融合的海洋生物检测

海洋生物相互聚集形成遮挡现象是误检和漏检的重要原因。为了解决这个问题，提出一种采用样本迭代融合辅助网络训练的海洋生物检测方法。首先，选用改进后的深度空洞残差结构作为特征提取网络，提升了网络的特征提取能力；然后，结合海洋生物图像目标遮挡、密集的特点，改进损失函数避免发生误检、漏检现象；最后，为了进一步解决目标遮挡、数据不平衡的问题，提出样本迭代融合方法，生成模拟图像扩充训练集，提高了网络训练的有效性和对小样本量海洋生物的检测能力。实验结果表明，所提海洋生物检测方法在URPC2018和台湾鱼类数据集上的准确率分别达91.36%和90.27%，检测准确率和速度高于现有目标检测算法。