基于ATD－CNN模型的黃河鄭州段水面漂浮物檢測研究

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摘 要：針對水面漂浮物感知目標小、易受干擾、識別精度低的問題，提出ATD-CNN目標檢測模型。結合注意力機制，將注意力模塊嵌入FasterR-CNN改進模型的基本主干網絡，計算特征圖內部特征點之間的長距離相關系數，對顯著性特征進行有效增強，以提升基本主干網絡對圖像特征的提取能力?；诤幽鲜∴嵵菔谢轁鷧^(qū)南裹頭黃河沿岸采集的圖像數據，對ATD-CNN模型檢測效果進行驗證，并將該模型性能與FasterR-CNN改進模型、YOLOv5單階段目標檢測模型進行對比。（剩余10709字）