基于雙模型決策級(jí)融合的魚道分布外目標(biāo)檢測(cè)方法

摘要： 針對(duì)魚道過(guò)魚目標(biāo)檢測(cè)魚類特征模糊及數(shù)據(jù)集先驗(yàn)信息不足而導(dǎo)致的漏檢、誤檢問(wèn)題，研究了一種基于粗-細(xì)粒度模型決策級(jí)融合的目標(biāo)檢測(cè)方法。該方法對(duì)粗粒度YOLO模型進(jìn)行改進(jìn)：在主干層嵌入坐標(biāo)注意力模塊，在特征融合部分嵌入自適應(yīng)特征融合模塊對(duì)不同尺度的特征層進(jìn)行融合，以提高粗粒度模型對(duì)任意魚類的檢測(cè)能力；將改進(jìn)后的粗粒度YOLO模型與細(xì)粒度YOLO模型的檢測(cè)結(jié)果按照置信度篩選出需要融合的... （共12頁(yè)）