UCM-YOLOv11n+:面向声呐小目标检测的改进网络OACHSSCD
UCM-YOLOv11n+:Improved Network for Sonar Small Target Detection
在光线不足、能见度受限的挑战性水下环境中,声呐图像因噪声、目标模糊等缺陷制约了现有算法的识别精度.本研究提出UCM-YOLOv11n+模型,以提升鱼类声呐图像目标检测的精度和鲁棒性.其中,设计了统一特征增强模块(Unified feature enhancement block,UFE),保留更加具有鲁棒性的特征信息及更多的细节纹理信息;构建了多头通道注意力模块(Multi-head channel attention block,MHCA_Block),使模型动态地关注输入特征图中最重要的部分;引入内容感知特征重组模块(Content-aware reassembly of features,CARAFE),提高特征的丰富性和判别性.在鱼类声呐图像数据集上的实验结果表明:UFE 模块将精确率从 72.9%提升至 77.4%;MHCA_Block模块使精确率增加了4.8百分点;CARAFE模块使平均精度均值(Mean average precision)mAP50提升了5.6百分点;三者联合应用的UCM-YOLOv11n+模型mAP50达到了83.3%,精确率达到了88.5%,mAP值、模型精确率和F1分数均优于各对比模型.
Aiming to enhance the precision and robustness of fish target detection in sonar images,the UCM-YO-LOv11n+model was proposed to address the issues of noise and target blurring in challenging low-light,low-visibility un-derwater environments.The proposed model incorporates three key enhancements:1)a Unified Feature Enhancement Block(UFE)to preserve more robust features and detailed textures;2)a Multi-Head Channel Attention Block(MHCA_Block)to enable dynamic focus on critical regions in feature maps;and 3)a Content-Aware Reassembly of Fea-tures(CARAFE)module to enhance feature richness and discriminative power.Experimental results on a self-built fish sonar image dataset showed that the UFE module improved the precision from 72.9%to 77.4%,the MHCa_Block in-creased it by 4.8%,and the CARAFE module raised the mAP50 by 5.6%.Consequently,the integrated UCM-YO-LOv11n+model achieved a final mAP50 of 83.3%and a precision of 88.5%,outperforming all compared models in terms of mAP,precision,and F1-score.
曾佳雯;谢鑫刚;陈聪;张政睿;马玉春
海南热带海洋学院 海洋信息工程学院,海南 三亚 572022海南热带海洋学院 海洋信息工程学院,海南 三亚 572022海南热带海洋学院 海洋信息工程学院,海南 三亚 572022海南热带海洋学院 海洋信息工程学院,海南 三亚 572022海南热带海洋学院 计算机科学与技术学院,海南 三亚 572022
信息技术与安全科学
YOLOv11n声呐图像水下目标检测小目标检测
YOLOv11nsonar imageunderwater target detectionsmall object detection
《海南热带海洋学院学报》 2026 (2)
97-105,9
海南热带海洋学院崖州湾创新研究院重大科技计划项目(2023CXYZD001)
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