一种基于SSD改进的不平衡数据及复杂背景下水下小目标检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金（需要二变））

本发明公开一种基于SSD改进的不平衡数据及复杂背景下水下小目标检测方法，包括：对SSD的网络进行改进：使用VGG16作为前端骨干网络，将第Conv3_3处的输出作为第一层特征层，在Conv3_3之后嵌入多维像素注意力网络；在多维像素注意力网络之后使用膨胀率为r且具有ReLU激活的空洞卷积，依次生成剩余需要预测的多个特征层；将生成的多个特征层对应的特征图输入联合加权知识蒸馏与多尺度特征蒸馏模块；调整原始不平衡的水下图像数据集中待检测图片大小并输入至改进后SSD的网络；基于改进后SSD的网络对水下小目标进行检测。本发明大大提高了稀有类别的检测能力，减小了由于样本分布不平衡对模型检测能力的影响。

《一种基于SSD改进的不平衡数据及复杂背景下水下小目标检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金（需要二变））》是一发明专利，专利号为 2023105785892，当前法律状态为已下证，由河南大学提出申请，发明人为于俊洋;何义茹;谷航宇;潘顺杰;辛致宜;赵宇曦，申请日期为2023-05-22，公开（公告）日期为2024-07-05，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/05 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于SSD改进的不平衡数据及复杂背景下水下小目标检测方法，包括：对SSD的网络进行改进：使用VGG16作为前端骨干网络，将第Conv3_3处的输出作为第一层特征层，在Conv3_3之后嵌入多维像素注意力网络；在多维像素注意力网络之后使用膨胀率为r且具有ReLU激活的空洞卷积，依次生成剩余需要预测的多个特征层；将生成的多个特征层对应的特征图输入联合加权知识蒸馏与多尺度特征蒸馏模块；调整原始不平衡的水下图像数据集中待检测图片大小并输入至改进后SSD的网络；基于改进后SSD的网络对水下小目标进行检测。本发明大大提高了稀有类别的检测能力，减小了由于样本分布不平衡对模型检测能力的影响。

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