基于圖像增強與GC-YOLO v5s的水下環境河蟹識別輕量化模型研究

摘要： 利用機器視覺技術識別水下河蟹目標是實現河蟹養殖裝備智能化的有效途徑之一。針對水下環境目標識別困難、河蟹包含特征信息少、主流的目標檢測模型復雜度高等問題,在YOLO v5s的基礎上提出了一種適用于水下環境的輕量級河蟹識別模型GC-YOLO v5s(GhostNetV2-CBAM-YOLO v5s)。利用改進的圖像增強算法對水下河蟹圖像進行預處理以改善其質量;為降低模型復雜度,提出... （共9頁）