YOLOv5水面检测模型

小样本跨域迁移

该模型在水面目标检测中难以零样本迁移到新场景，但仅需少量目标域样本即可显著提升检测性能。

Yu, Guo · Chen, Zhuo · Wang, Qi · Bao, Tao · Zhou, Zexing

Communications in Computer and Information Science 2023

技术优势

少样本即可适应新域

在目标域仅需少量标注样本微调，模型性能就能大幅提升，避免了在新场景中重新收集大量数据。

开放场景评估

模型在公开数据集和两个自建水面数据集上进行了评估，覆盖不同场景与特征，提升了结果的可信度。

应用场景

• 无人艇水面感知：以少量样本微调后集成到USV视觉栈，快速适应新水域。
• 水面视觉检测：解决跨域水面检测难题，降低新场景数据采集成本。
• 海事机器人视觉：提升海事机器人跨场景识别能力，减少人工标注量。
• 水域目标识别：少样本迁移提升水面目标识别精度，加快部署速度。