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基于多深度对抗网络的ROV水下目标检测

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有缆水下机器人ROV是水下工程作业的重要工具,但由于不同水质特性及水中散射折射的影响,ROV水下图像普遍存在失真模糊、分辨率低等问题.为此构建深度分离可变形卷积代替原始卷积,采用高效表达稀疏性的特征提取结构实现对ROV水下目标的特征提取;再运用多深度机制的改进GAN网络生成器和类似马尔可夫架构的判别器建立数据集,增强水下图像;最后构建多项损失函数,提升网络的泛化性能并实现对ROV目标的快速检测.水下实验结果表明,该水下图像增强方法提高了ROV目标检测精度,符合预期要求.
Underwater image enhancement based on multi-scale adversarial network

陆地、陈伟、魏庆宇

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江苏科技大学电子信息学院,江苏 镇江 212028

图像增强 深度分离可变形 多深度机制 深度学习

常州市科技支撑计划常州市国际科技合作项目

CE20212025CZ20210013

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.04.002

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(4)
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