一种水下模糊图像目标检测方法和装置

本发明公开了一种水下模糊图像目标检测方法和装置，方法包括：收集水下模糊图像数据集，对图像中的目标物进行类别标注和边界框标注；通过对YOLO11n改进以搭建神经网络模型，并使用已标注的数据集进行训练以得到目标检测模型；其中，对YOLO11n改进包括：（1）将特征提取网络第3、4、5个CBS替换为混合池化卷积模块，（2）对特征提取网络的SPPF改进：在第1个CBS与第1个最大池化之间，增加1个混合池化操作并作为SPPF中Concat的1个残差输入分支；使用得到的目标检测模型对待检测的水下模糊图像进行目标检测，输出带边界框的图像及边界框内目标类别。本发明可以提高水下场景中模糊图像检测的准确性和效率。