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摘要
海洋生物相互聚集形成遮挡现象是导致误检和漏检的重要原因。为了解决上述问题，提出了采用样本迭代融合辅助网络训练的海洋生物检测方法。首先选用改进后的深度空洞残差结构作为特征提取网络，提升了网络的特征提取能力；然后结合海洋生物图像目标遮挡、密集的特点，改进损失函数避免产生误检、漏检现象；最后，为了进一步解决目标遮挡、数据不平衡的问题，提出样本迭代融合方法，生成模拟图像扩充训练集，提高了网络训练的有效性以及对小样本量的海洋生物检测能力。实验结果表明提出的海洋生物检测方法在URPC2018和台湾鱼类数据集上分别能够得到91.36%和90.27%的准确率。提出方法的检测准确率和速度高于现有目标检测算法。
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