| 多模块融合的浮游生物检测器 |
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| 引用本文： | 齐雷,胡姣婵,于双和,阎妍,赵颖.多模块融合的浮游生物检测器[J].江苏大学学报(自然科学版),2021,42(6):727-732. |
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| 作者姓名： | 齐雷 胡姣婵 于双和 阎妍 赵颖 |
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| 作者单位： | 大连海事大学 船舶电气工程学院,辽宁 大连 116026;大连海事大学 环境科学与工程学院,辽宁 大连116026 |
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| 摘 要： | 针对传统海洋浮游生物利用人工提取特征的传统检测方法,存在检测精度低、检测过程冗余等问题,基于深度学习技术,提出了多模块融合的浮游生物检测器(multi module fusion single shot detector,MMFSSD).首先,提出了特征信息增强模块,在不增加网络复杂性的前提下增加了网络的感受野,将下采样图像注入该模块中,以增强特征图的低级特征信息.在此基础上,进一步提出了选择性特征融合模块,在网络中学习融合时的权重,选择性地融合不同尺度的特征.有效性验证试验结果表明,在数据集PASCAL VOC和MS COCO中的平均精度均值分别为80.70％和32.20％,在浮游生物数据集PMID2019中的平均精度均值达到90.41％.
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| 关 键 词： | 检测器 浮游生物 深度学习 感受野 低级特征信息 |
Multi module fusion plankton detector |
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| QI Lei,HU Jiaochan,YU Shuanghe,YAN Yan,ZHAO Ying.Multi module fusion plankton detector[J].Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition,2021,42(6):727-732. |
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| Authors: | QI Lei HU Jiaochan YU Shuanghe YAN Yan ZHAO Ying |
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