摘要
一种基于未知类别感知的水下开放世界目标检测方法,包括如下技术:提出双卷积注意力机制对水下图像进行特征细化,提出未知感知网络区分已知和未知目标,引入选择性搜索获得更多的目标建议框,引入对比聚类学习样本之间的相似性和差异性,有效地区分已知和未知类别,引入增量学习来逐步学习未知目标直至全部识别。步骤如下:输入图像经过含有双卷积注意力机制的特征提取网络进行特征提取;结合选择性搜索技术提供的目标建议框,计算类别分数和边界框调整值;通过非参数建议模块进一步精确这些建议框,经过两次交并比计算,筛选和区分已知类别和未知类别的目标建议框;对这些目标建议框进行分类和边界框回归,准确地识别和定位图像中的目标对象。