如何在水下环境中应用迁移学习和YOLO改进算法提高鱼类检测的准确性和效率？

针对水下环境中的鱼类检测，迁移学习和YOLO改进算法的结合使用可以显著提升检测性能。通过迁移学习，可以利用预训练模型的权重和特征提取能力，弥补水下数据集受限的不足。YOLO改进算法，如Underwater-YOLO，通过网络结构的优化和计算效率的提升，使之更适应嵌入式系统和低资源条件。在实际应用中，还可以结合图像增强技术，如限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE），以改善水下图像质量，使鱼类目标更容易被识别。此外，帧间图像结构相似度的计算可以优化网络前向计算，进一步提升实时检测的速度。在深度学习框架中实现这些算法，需要对网络结构进行适当调整，以适应新的数据和任务需求，同时也要注意模型的泛化能力和过拟合问题。具体实施时，可以参考这篇论文《改进YOLO与迁移学习：水下鱼类实时检测高效算法》，它详细描述了从理论到实践的应用过程，提供了丰富的细节和实验结果，对理解和应用这类技术具有重要帮助。

参考资源链接：[改进YOLO与迁移学习：水下鱼类实时检测高效算法](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac11cce7214c316ea819?spm=1055.2569.3001.10343)