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| 针对浒苔目标检测的全局背景强化的位置蒸馏方法 | |
| 作者姓名： | 刘兵 刘宇 金凤学 邹一波 葛艳 赵林林 |
| 作者单位： | 1. 自然资源部生态预警与保护修复重点实验室, 山东 青岛 266033;2. 三峡新能源盐城大丰有限公司, 江苏 盐城 224199;3. 上海海洋大学信息学院, 上海 201308 |
| 基金项目： | 自然资源部生态预警与保护修复重点实验室开放基金 |
| 摘 要： | 浒苔检测是目前海洋环境智能监测领域研究的重要课题之一。为了有效解决传统浒苔检测方法存在的训练样本需求大的问题,本文提出了一种全局背景强化的位置蒸馏模型(GBS-LD)。通过引入全局上下文模块和背景蒸馏损失分支,解决了原始位置蒸馏方法在建模背景特征上的不足,在复杂海洋环境下有效提高了浒苔检测系统的稳健性。在浒苔检测数据集中,本文模型具有较高的准确性和实时性,为海洋智能监测提供了重要参考。 |
| 关 键 词： | 浒苔 位置蒸馏 全局背景强化 目标检测 深度学习 |
| 收稿时间： | 2023-10-05 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |
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