近年來,國內外研究人員對基于光學圖像的水下目標探測關鍵技術進行了大量研究,水下目標檢測技術取得了快速發展,一些研究人員對檢測中的關鍵技術進行了總結。YANGM等對一系列水下的圖像增強及復原的算法進行了系統歸納,對水下場景的代表性方法進行了詳細的客觀評價和分析,HANM等總結了水下圖像智能去霧和色彩還原算法,LIUR等對一系列水下圖像增強算法綜述。林森等總結了水下光學目標探測中的關鍵技術,但沒有對數據集進行分析,目前仍缺少針對水下目標檢測數據集分析,以及針對水下目標檢測難點的算法總結。

  

  本文針對水下目標檢測存在的難點問題對水下目標檢測算法進行了總結;總結了現有的水下圖像目標檢測數據集,并對具有代表性的數據集進行分析;總結了近五年來國內外研究人員的在水下目標檢測上的研究進展;應用FasterRCNN和YOLOV3為基本型,結合數據增強、圖像增強、高分辨率網絡等可以提升目標檢測性能的方法,比較了每種增強方法相較于基本型性能的提升;討論了水下目標檢測技術的進一步的發展方向。

  

       對于目標檢測算法尤其是基于深度學習的目標檢測算法,需要大量的數據進行訓練,但由于水下環境復雜,水下圖像難以獲取,所以目前沒有較為完整的公開的大型水下圖像目標檢測數據集,現有的水下目標檢測數據集存在目標單一、類別分組較少等一系列問題,本節總結了學者們在水下光學目標檢測算法研究中公開采用的數據集,共包括10個數據集,對數據集的總結如表1所示,并給出了下載鏈接。對其中具有代表性的3個水下目標檢測數據集進行詳細分析。


       水下目標檢測技術對于海洋信息探索中具有重要的意義,受到越來越多學者的關注,通過對國內外水下目標檢測算法的調研總結,雖然基于光學圖像的水下目標探測關鍵技術取得了許多研究成果,但仍存在一些問題需要進一步探討,可以從以下幾個方面入手。

  

 ?、派纱笠幠5乃聰祿匀画h境下的目標檢測算法發展迅速,一些在自然環境下的解決思路可以應用于水下環境中解決水下目標檢測過程的問題。例如在解決數據集數量較少的問題時,傳統的目標檢測技術通常都需要大量的樣本,并且需要大量的時間訓練,促進了少樣本學習的發展,研究人員開發出零樣本學習、一樣本學習、少樣本學習,FANQ等將少樣本學習應用于自然環境中的目標檢測過程中,結合注意力機制和多關系檢測器,并在FSOD自然環境下的數據集上進行驗證,


檢測效果相較于基本模型AP50提升了0.125,效果提升明顯。水下目標檢測用數據集存在樣本數量較少的問題,可以將少樣本學習應用于水下,提升水下目標檢測算法性能。由于數據量較少,可以利用GAN網絡生成仿真的數據集,提升模型的魯棒性,但是實驗表明,利用GAN網絡進行數據增強,只有在數據量特別少的情況下,對目標檢測性能有提升,對于大部分目標檢測任務,提升不大甚至降低了目標檢測性能。

  

 ?、七M一步研究深度學習網絡基于傳統的水下目標檢測技術泛化能力差,更換檢測目標時,需要重新設計特征,難以進行突破,基于深度學習的目標檢測技術可以大大提升目標檢測的性能,但深度學習算法可解釋性差,在預處理過程中,發現一些基于深度學習的水下圖像復原或增強技術,增強效果可視性較好,或者評價指標較高,但是對于目標檢測性能并沒有提升甚至對性能有所影響。在這方面還需進一步研究,例如研究針對目標檢測性能提升的圖像增強技術,以及對無監督算法、自監督算法和動態神經網絡的研究。在基于深度學習的目標檢測算法中,算法對于訓練集類似的環境中檢測效果好,但是在不同失真類型環境下檢測效果差,如何學習生物視覺的處理方式,學習人類的思考方式,也是一個可以考慮的提升目標檢測性能的方向。

  

 ?、菍⒆匀画h境中的目標檢測技術應用到水下自然環境下的目標檢測技術發展迅速,目前較為先進的自然環境中的目標檢測算法,例如基于Tranformer的DETR、CascadeRCNN、YOLOF、Varifocalnet等目標檢測網絡,如何克服水下環境的局限,將自然環境下的目標檢測算法遷移到水下,并且能夠滿足實時檢測的需求,對于水下目標檢測技術的發展具有重要的意義,這是我們以后的工作。


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