深海探测新突破：EfficientDet 提升水下物体检测性能

"本文介绍了一个名为 DeepSeaNet 的项目，该项目致力于解决水下物体检测的难题，特别是针对含颗粒和杂质的盐水环境。研究人员在 Brackish 数据集中使用了 EfficientDet、YOLOv5、YOLOv8 和 Detectron2 等不同模型进行比较。Brackish 数据集包含了在能见度较低的 Limfjorden 水域拍摄的鱼类、螃蟹、海星等水生生物的注释图像序列。通过对比，发现 EfficientDet 在 mAP (平均精度均值) 上达到了 98.56%，优于其他模型，如 YOLOv3 (31.10% mAP)、YOLOv4 (83.72% mAP)、YOLOv5 (97.6% mAP) 和 Detectron2 (95.20% mAP)。此外，文章还提出了一个改进的 BiSkFPN 机制，即带有跳跃连接的 BiFPN 颈部，以进一步提升模型性能。" 在水下物体检测领域，由于环境条件的复杂性，传统的卷积神经网络 (CNN) 方法可能会遇到困难，且计算成本高。 EfficientDet 是一种高效的检测框架，它结合了 EfficientNet 的高效架构和 BiFPN 的特征金字塔网络，能够处理不同尺度的目标，从而在 Brackish 数据集上表现出色。YOLO (You Only Look Once) 系列是另一种广泛使用的实时目标检测算法，YOLOv5 和 YOLOv8 通过不断优化提升了检测性能，但仍然不及 EfficientDet。 YOLO 系列的最新版本，如 YOLOv8，引入了更多的优化，例如改进的锚框机制和更快的训练速度，使得它在检测精度上有显著提高。然而，尽管 YOLOv8 的 mAP 达到 98.20%，EfficientDet 仍以 98.56% 的 mAP 超过它，这表明在复杂环境下的检测能力上，EfficientDet 更具优势。 Detectron2 是 Facebook AI 研究院开源的一个通用目标检测库，它基于 Caffe2 构建，支持多种先进的检测算法。尽管 Detectron2 在 Brackish 数据集上表现良好，但其 mAP 仍低于 EfficientDet，表明在特定环境下，EfficientDet 的设计可能更适合处理水下视觉任务。 BiFPN（双向特征金字塔网络）是一种用于特征融合的结构，可以有效地利用多尺度信息。在本文中提出的 BiSkFPN 机制，通过添加跳跃连接，增强了特征的上下文信息传递，这可能是提升模型在水下环境中的检测性能的关键因素。 DeepSeaNet 项目通过对比不同模型在水下物体检测任务上的性能，强调了 EfficientDet 的优势以及 BiSkFPN 对于改善水下检测效果的重要性。这些研究结果为水下环境的自动化监测和保护提供了新的技术可能性，对于未来在海洋生物学、环境保护和水下机器人等领域有着广泛的应用前景。