Die Technologie zur Entdeckung von Unterwasserzielen spielt eine wichtige Rolle bei der Erforschung mariner Ressourcen, dem Umweltschutz usw. Dennoch weist die Unterwasserumgebung Probleme wie unscharfe Bilder und sich verändernde Zielmaßstäbe auf, was die Aufgabe der Entdeckung erschwert. Zur Verbesserung der Genauigkeit der Entdeckung von Unterwasserzielen wurde ein verbessertes gemischtes Wahrnehmungsnetz vorgeschlagen. Zunächst wurde ein verbessertes global-lokales gemischtes Hauptnetzwerk aufgebaut, um angereicherte Merkmale zu extrahieren, wobei ein Selbst-Aufmerksamkeitsmechanismus zur Extraktion längerfristiger globaler Informationen aus dem Bild und zum Aufbau eines verbesserten Aufmerksamkeits-Convolution-Moduls zur Extraktion reichhaltigerer lokaler Detailinformationen aus dem Bild verwendet wurde. Durch ein besseres Einfangen globaler und lokaler Merkmalsbeziehungen während der Merkmalsextraktion wird die Merkmalsdiskriminierung in verschiedenen Maßstäben verstärkt; dann wurde zur Verbesserung der Genauigkeit der Zielentdeckung bei Unscharfheit des Bildes ein verbessertes Doppel-Wahrnehmungszielerfassungs-Head aufgebaut. Durch Erhöhung der Tiefe des Netzwerks zur Generierung von Regionsvorschlägen in Phase 1 werden mehr semantische Informationen über Ziele aus niedrigqualitativen Bildern extrahiert, und durch Einführung eines Selbst-Aufmerksamkeitsmechanismus in Phase 2 werden Hintergrund- oder sekundäre Informationsstörungen unterdrückt. Durch Einführung eines Zweiges zur Entdeckung von Zielüberlagerungen, um Prioritätzielinformationen in Phase 1 in die Lösung der Klassifikationsaufgabe in Phase 2 zu integrieren und so unabhängig die Genauigkeit der Entdeckung verschiedener Ziele zu verbessern. Die vorgeschlagene Methode zeigt Ergebnisse auf den Datensätzen zur Entdeckung von Unterwasserzielen TrashCan und WPBB mit einem AP-Wert (0,5: 0,95) und (50) von jeweils 37,8 %, 61,8 % und 82,0 %, 98,9 %. Die vergleichenden qualitativen und quantitativen experimentellen Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Modell eine gute Genauigkeit und Robustheit bei der Entdeckung verschiedener Unterwasserziele aufweist.

Entdeckung von Unterwasserzielen; Verbesserung der Merkmale; Selbst-Aufmerksamkeitsmechanismus; Gemischtes Netz