一种基于改进注意力机制的图像声呐小目标检测方法及系统

1.一种基于改进注意力机制的图像声呐小目标检测方法，基于YOLOv8实现，包括：在YOLOv8的骨干网络的第10层插入如下过程：将原始图像进行上采样，再依次进行5x5点卷积、垂直卷积和水平卷积，最后经过激活函数得到数据F'；将原始图像进行下采样，再依次进行1x1点卷积、水平卷积和垂直卷积，最后经过激活函数得到数据F”；将数据F'、数据F”和原始图像数据进行点乘，再与原始图像数据进行拼接，作为最后的输出结果。 2.根据权利要求1所述的基于改进注意力机制的图像声呐小目标检测方法，其特征在于，所述上采样采用双线性插值方法。 3.根据权利要求1所述的基于改进注意力机制的图像声呐小目标检测方法，其特征在于，所述下采样采用平均池化方法。 4.根据权利要求1所述的基于改进注意力机制的图像声呐小目标检测方法，其特征在于，所述垂直卷积为1x7卷积。 5.根据权利要求1所述的基于改进注意力机制的图像声呐小目标检测方法，其特征在于，所述水平卷积为7x1卷积。 6.根据权利要求1所述的基于改进注意力机制的图像声呐小目标检测方法，其特征在于，所述激活函数为Sigmoid。 7.一种基于改进注意力机制的图像声呐小目标检测系统，基于权利要求1-6任一所述方法实现，其特征在于，所述系统包括：上采样模块，用于将原始图像进行上采样，再依次进行5x5点卷积、垂直卷积和水平卷积，最后经过激活函数得到数据F'；下采样模块，用于将原始图像进行下采样，再依次进行1x1点卷积、水平卷积和垂直卷积，最后经过激活函数得到数据F”；和点乘模块，用于将数据F'、数据F”和原始图像数据进行点乘，再与原始图像数据进行拼接，作为最后的输出结果。