改进YOLOv5潜艇目标检测算法

轻量级高精度识别

在嵌入式平台上实现高精度潜艇识别，计算复杂度降低67.9%。

Likun, Mei · 陈智利

Sensors 2023

参数信息

mAP0.5提升

3.36 %

参数量减少

34.1 %

计算复杂度降低

67.9 %

精度提升

8.54 %

召回率提升

6.02 %

技术优势

计算量降67.9%

采用MobileNetV3特征金字塔和C3_DS模块减少计算与参数复杂度，适合嵌入式设备实时处理。

少漏检

通过SA-net策略的自适应颈部整合减轻漏检，提升对潜艇目标的识别准确率。

精度也涨了

在不牺牲精度的情况下实现轻量化，mAP0.5提升3.36%，同时降低计算负担。

应用场景

• 潜艇目标检测：为水下军事侦察提供更准确的目标识别，减少漏检。
• 嵌入式平台部署：大幅降低计算需求，使高精度检测能在资源受限设备上实时运行。
• 海洋安全监控：提升对潜艇的识别可靠性，加强海上安全预警能力。
• 移动端视觉应用：轻量化模型适合移动端部署，实现便携式水下目标检测。