高密度透明幼鱼精准计数
面向玻璃鳗半透明、高密度重叠场景，该网络显著提升了对细小透明个体的检测精度，计数可靠。
Qi, Chen · 周为峰
Aquacultural Engineering 2026
通过锐化眼部特征并利用双路径注意力融合，模型能聚焦玻璃鳗最具辨识度的眼部区域，对半透明个体保持高检测准确率。
在自建的高密度重叠数据集上验证，模型在密集场景下表现良好，能有效减少漏检与重复计数。
对比其他YOLO模型，DPAF-YOLO在玻璃鳗检测精度上有显著优势，mAP50达到96.8%。
利用Eigen-CAM生成热力图，直观显示模型重点关注眼部区域，帮助用户理解并信任检测结果。