基于改进YOLOv5网络的侧扫声纳图像目标检测方法

为构建适合不同测量平台搭载以及满足不同任务需求的高效侧扫声纳图像目标检测网络,将高性能轻量级目标识别网络PP-LCNet引入YOLOv5目标检测框架,并通过调整网络卷积层的通道数,构建了8种不同大小的高性能水下目标检测网络模型。以水下沉船目标为例进行了目标检测试验,结果表明,当网络主干改进为PP-LCNet-1.5x和PP-LCNet-2.0x时,检测精度(mAP)可分别达0.845和0.849,较原始YOLOv5s分别提升了0.024和0.028,同时参数量更少,能够满足普通硬件上的实时目标检测需求。