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基于动态特征增强的水下鱼类目标检测
信息科学 | 更新时间：2026-02-14

    • 基于动态特征增强的水下鱼类目标检测

    • Dynamic feature-augmented for detection of underwater fish targets

    • “介绍了其在水下鱼类监测领域的研究进展，相关专家基于YOLOv8n框架提出FDN-YOLO模型，为应对水下复杂环境影响提供解决方案。”
    • 光学精密工程   2026年34卷第3期 页码：481-496

    • DOI：10.37188/OPE.20263403.0481    

      中图分类号： TN911.7;TP391
    • CSTR：32169.14.OPE.20263403.0481    

    • 收稿：2025-10-10，

      修回：2025-10-30，

      纸质出版：2026-02-10

    移动端阅览

  • 朱晓龙,陈郁隈,王嘉宇等.基于动态特征增强的水下鱼类目标检测[J].光学精密工程,2026,34(03):481-496.

    ZHU Xiaolong,CHEN Yuwei,WANG Jiayu,et al.Dynamic feature-augmented for detection of underwater fish targets[J].Optics and Precision Engineering,2026,34(03):481-496.

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