基于改进SSD和迁移学习的水下目标检测方法

摘要

本发明涉及一种基于改进SSD和迁移学习的水下目标检测方法，其克服了现有技术中水下目标检测的欠拟合，识别率低，鲁棒性差的问题，有效提高了水下目标检测识别率与视觉效果。本发明包括以下步骤：步骤1、准备阶段：运用计算机读取深水中条件下拍摄的水下图像，利用水下背景图片与水上目标场景图像进行融合处理，获取更多水下图像；步骤2、图像的预处理和基于滤波器去除噪声阶段；步骤3、基于骨干网的特征提取阶段；步骤4、基于迁移学习的网络模型训练阶段：利用迁移学习方法训练Underwater‑SSD网络；步骤5、基于软化非极大值抑制算法soft‑NMS目标检测阶段：在迁移学习训练后的模型后加入软化非极大值抑制算法。