基于双路径特征融合网络的鲁棒声呐目标检测方法

摘要

本发明公开了基于双路径特征融合网络的鲁棒声呐目标检测方法。传统图像处理方法使用图像分割的方法将背景和目标区分；本发明如下：一、搭建双路径特征融合网络。二、对步骤1所得的双路径特征融合网络进行训练。三、声呐图像的生成和特征提取。四、结合默认框进行声呐图像目标框的分类和检测。本发明将深度学习技术融入到目标检测中，将声呐数据生成的声呐图像输入网络模型中，在模型中一次性完成特征提取、目标检测、目标分类，从而大大提高检测速度。本发明可以提取到更多的深层次特征，从根本上优化了目标分类，回归。本发明采用多尺度密集相连，以融合多层次特征，提升中小目标检测效果。