摘要
本发明公开了一种适用于水下复杂场景中细小生物的目标检测方法，以解决水下图像检测中的小目标特征模糊、现有检测算法难以准确定位和识别小目标，以及在计算资源受限的设备上难以实现高效检测等问题。该方法基于YOLOv8网络，骨干网络采用P2特征层增强小目标的表达能力，并引入ADown轻量化下采样模块，实现高效特征降采样，颈部网络构建SOEP小目标特征增强金字塔模块，通过SPDConv对P2进行特征重组，采用CSP‑OmniKernel进行高效特征整合，以提升小目标特征的表达能力，并通过双向跨尺度连接进行特征融合，增强多尺度信息交互，提高小目标的检测能力。该目标检测网络更适用于水下复杂环境中的细小生物目标检测，为水下生态监测、海洋生物研究等应用提供有力的技术支持。
