Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
| 基于YOLOv8轻量化水下光学图像识别算法 | |
| 成顺; 李建荣; 王志乾; 刘绍锦; 王牧原 | |
| 2024 | |
| 发表期刊 | 激光与光电子学进展
 |
| 卷号 | 62期号:04页码:402-412 |
| 摘要 | 针对水下光学目标识别算法识别精度低、计算复杂度高的情况，提出一种自动色彩均衡（ACE）图像增强的轻量化YOLOv8水下光学识别算法。首先，使用ACE图像增强算法对图像进行预处理。其次，用改进的SENetV2骨干网络替换YOLOv8骨干网络，提高网络的特征提取能力，并用轻量级的跨尺度特征融合模块替换颈部网络，降低计算量。然后，用DySample替换传统上采样器，提升图像处理的效率，并在头部改进DyHead检测头，增强模型对目标的感知能力。最后，用基于最小点距离交并比（MPDIoU）的InnerMPDIoU替换YOLOv8的损失函数，提高边界框回归的准确率。实验结果表明，提出的SCDDI-YOLOv8算法在URPC2020数据集和UWG数据集上平均精度均值达到77.3%和71.5%，相比原YOLOv8n算法，所提算法的参数量下降～20.7%、浮点运算量减小6×108、模型大小减小1.2 MB。与其他先进算法相比，所提算法能满足边缘设备计算资源敏感的需求。 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/68653 |
| 专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 作者单位 | 1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 2.中国科学院大学大珩学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 成顺,李建荣,王志乾,等. 基于YOLOv8轻量化水下光学图像识别算法[J]. 激光与光电子学进展,2024,62(04):402-412. |
| APA | 成顺,李建荣,王志乾,刘绍锦,&王牧原.(2024).基于YOLOv8轻量化水下光学图像识别算法.激光与光电子学进展,62(04),402-412. |
| MLA | 成顺,et al."基于YOLOv8轻量化水下光学图像识别算法".激光与光电子学进展 62.04(2024):402-412. |
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| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 基于YOLOv8轻量化水下光学图像识别算（1563KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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