RepViTS-YOLOX：水下模糊及遮挡目标检测方法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第13期北京时间：

作者：陶洋, 朱腾, 钟邦乾, 周昆, 周立群

单位：重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065

摘要：针对水下目标检测中的目标模糊和遮挡问题，提出基于YOLOX改进的RepViTS-YOLOX水下目标检测方法。该方法采用RepViTS作为特征提取网络并通过结构重参数化，有效提升了对水下目标的特征提取能力和模型推理速度。引入空间和通道重构（spatial and channel reconstruction convolution，SCConv）模块，增强网络对模糊目标的关注。改进特征融合网络，通过跨尺度连接和多尺度融合，加强不同层次特征间的信息交流，使模型更好理解遮挡目标特征。针对定位和分类任务对特征的不同需求，引入上下文解耦头（task-specific context decoupling head，TSCODE），对遮挡目标更精准地定位和分类。实验结果证明，RepViTS-YOLOX方法在RUOD数据集上取得了85.7%的检测效果，较YOLOX提高了3.8个百分点。检测结果显示，该方法可以有效改善水下模糊和遮挡目标的检测情况，提高水下目标检测精度。

关键词：YOLOX,目标检测,结构重参数化,解耦检测头,注意力机制