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【摘 要】
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受到水下光线不均匀的影响,水下图像存在颜色失真和曝光不足等问题,这严重影响了水下目标识别精度。基于GAN提出一种改进YOLOv3网络的海洋生物识别算法,该算法主要对YOLOv3网络作了以下改进:将训练好的UGAN-P的生成网络加入YOLOv3检测网络中,作为其增强网络。该算法改变了传统水下图像增强与目标检测分开进行的现状,使网络增强部分更有利于海洋生物识别准确度的提高。检测网络部分还通过K-mea
【机 构】
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北京信息科技大学自动化学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2020年S1期
【基金项目】
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国家文物“互联网+中华文明”示范项目(2018203)
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