yolo声纳图像识别

基于引用和引用的内容，我们可以得出结论，针对声纳图像中水下目标的识别问题，研究人员提出了一种实时自动目标识别（ATR）方法，即TR-YOLOv 5s。该方法结合了YOLOv 5s目标检测算法和注意机制，以满足水下目标识别的精度和效率要求。

TR-YOLOv 5s方法的步骤如下：
1. 图像预处理：对声纳图像进行预处理，包括噪声去除、边缘增强等步骤，以提高目标检测的准确性。
2. 采样：针对声纳图像目标稀疏、特征贫乏的特点，采用降采样原理，降低图像分辨率，减少计算量，同时保留目标特征信息。
3. 变压器模块与YOLOv 5s集成的ATR：在YOLOv 5s中引入了一个变换器模块，以关注目标自身特征，忽略目标周围的特征。该模块使用注意机制，通过学习目标的空间位置和形状等特征，提高目标检测的精度。
4. 目标定位：根据检测到的目标位置信息，对声纳图像进行目标定位，以便后续处理或操作。

实验证明，TR-YOLOv 5s方法的平均准确率（mAP）为85.6%，实时识别速度约为0.068秒/幅图像。这说明该方法具有较高的准确性和较快的识别速度，适用于实时水下目标检测任务。

因此，TR-YOLOv 5s是一种针对声纳图像的实时目标检测算法，用于水下目标识别。它通过结合YOLOv 5s目标检测算法和注意机制，能够有效地识别声纳图像中的水下目标。