融合 Transformer 与 ASFF 的水下海洋鱼类目标检测算法

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随着智慧渔业、精准养殖等概念的提出，以监测水产养殖来实现可持续渔业发展为目标的水下鱼类探测需求旺盛。自动处理水下视频以进行鱼类检测成为一项迫切需要的替代方案，有望降低对人力、时间和财力的依赖，同时提高监测效率。然而，由于环境方面的挑战，如低照度、复杂背景、光照变化大，鱼类的高度多样性以及一些鱼类目标较小且密集，海洋物体的独特特性以及探测设备的限制，传统方法可能导致检测性能在速度、准确性和鲁棒性方面受限，海底鱼类识别仍然是一项充满挑战的任务。（剩余5651字）

试读结束

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