تلعب تقنيات كشف الأهداف تحت الماء دورًا هامًا في استكشاف الموارد البحرية وحماية البيئة وما إلى ذلك. ومع ذلك، يواجه بيئة تحت الماء صعوبات مثل الصورة الملتبسة وتغير مقاس الهدف مما يجعل مهمة الكشف صعبة. من أجل زيادة دقة كشف الأهداف تحت الماء، تم اقتراح شبكة خلطية معززة بالإدراك. أولاً، بناء الشبكة الرئيسية لاستخراج سمات التحسين الشاملة - المحلية، باستخدام آلية الانتباه الذاتي لاستخراج المعلومات الشاملة على مدى الصورة، ومن ثم بناء وحدة تعزيز الانتباه التكرارية لاستخراج المزيد من تفاصيل الصورة المحلية. من خلال القبض على السمات الشاملة والمحلية بشكل أفضل خلال عملية استخراج الميزات، يمكن تعزيز وصف السمات على مختلف المقاييس، ثم، من أجل زيادة دقة كشف الأهداف عند الرؤية الضبابية مقارنة بالأوقات المنخفضة، تم بناء تكنولوجيا رؤية الأهداف المعززة بدرجتين. عن طريق تعميق شبكة توليد مقترحات المنطقة في المرحلة الأولى، يمكن استخراج مزيد من المعلومات الدلالية للأهداف في الصور منخفضة الجودة، ومن خلال إدخال آلية الانتباه الذاتي في المرحلة الثانية، يمكنك تقليل التشويش الخلفي أو المعلومات الثانوية. علاوة على ذلك، يمكنك إدخال فرع تداول اشتراك الاكتشاف للأهداف، لتجعل معلومات المرحلة الأولى مدمجة في حل المشكلة في المرحلة الثانية، مما يساهم في زيادة دقة الكشف عن أنواع مختلفة من الأهداف. أثبتت الطريقة المقدمة على مجموعة البيانات لكشف الأهداف تحت الماء TrashCan و WPBB تحقيق نسب نجاح تبلغ 37.8٪ و 61.8٪ و 82.0٪ و 98.9٪ على التوالي. أظهرت النتائج التجريبية النوعية والكمية مقارنة مع الموديل لديه دقة كشف جيدة ومرونة لأهداف مختلفة تحت الماء.

كشف أهداف تحت الماء ؛ تحسين السمة ؛ آلية الانتباه الذاتي ؛ شبكة خلطية