基于改进SOLOv2算法的海滩影像水边线提取研究

被引：0

作者：

庞坤 ^{[1
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朱君 ^{[1
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王楠 ^{[3
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孔腾飞 ^{[1
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戚洪帅 ^{[2
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雷刚 ^{[2
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尹航 ^{[2
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刘根 ^{[2
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机构：

[1] 鲁东大学海岸研究所

[2] 自然资源部海洋生态保护与修复重点实验室/福建省海洋生态保护与修复重点实验室

[3] 中国海洋大学海洋与大气学院

来源：

海洋环境科学 | 2025年 / 44卷 / 01期

关键词：

海滩水边线; 水边线提取; 实例分割; SOLOv2;

D O I：

暂无

中图分类号：

P714 [调查及观测方法]; TP18 [人工智能理论]; TP391.41 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080203 ;

摘要：

海滩水边线的提取是海洋科学和海岸工程领域的一项重要研究任务。为缓解传统方法在处理该任务时存在的噪声敏感、阈值不稳定、需手动调参等问题，本文对影像数据进行了极值预处理，并提出了基于可变形卷积的改进SOLOv2水边线提取算法。本文探讨了特征提取网络深度和可变形卷积（DCN）应用层数对算法精度与速度的影响。随着特征提取网络深度的增加，水边线提取算法的精度逐渐提高，但速度明显降低，实际特征提取网络深度以50为宜；随着DCN应用层数的增加，水边线提取算法的精度呈先增加后减小的趋势，实际应用层数以2为宜；相较于原始SOLOv2算法，改进SOLOv2算法在平均精度（average precision, AP）和平均交并比（intersection over union, IoU）上的性能分别提升了1.7%和0.1%。此外，通过将算法权重由单精度转换为半精度，进一步提升了算法的推理速度。

引用

页码：145 / 151

页数：7

共 21 条

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