基于ResNet50_SIMAM的水下目标检测模型研究

水下目标检测是海洋探索和监测领域的一个关键技术挑战，具有广泛的应用。由于水下环境复杂以及视觉清晰度有限，现有检测方法效果不佳。针对这一问题，我们对现有的ResNet50模型进行改进，通过引入SIMAM注意力机制来提高检测精确度。通过对数据集的预处理和增强，模型成功适应了水下图像的特点。实验结果表明，该模型在水下目标检测任务上表现卓越，Map值由原来的64.6上升到68.35，验证了改进后的模型ResNet50_SIMAM在处理复杂水下视觉任务中的巨大潜力。

水下目标检测在海洋探索、军事防御、环境监测以及水下资源开发等领域具有至关重要的作用， 然而，由于水下环境的复杂性和特殊性，如光线衰减、水体散射和浑浊度等因素，传统的水下检测方法如声纳和基于光学的成像技术往往面临性能受限的问题。这些挑战使得水下目标检测成为一个亟待解决的技术难题，随着这些领域需求的增长，对于高效、准确的水下目标检测技术的迫切需求也随之增加[1]。

近年来，深度学习技术在图像识别和目标检测领域取得了显著的进展，为水下目标检测提供了新的解决方案[2]。深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)，已经在处理复杂图像数据方面显示出卓越的性能，这为提高水下目标检测的准确性和效率提供了可能性[3]。

本研究旨在解决上述问题，进一步探索深度学习技术在水下目标检测中的应用，并重点解决如何适应水下图像的问题。为此，本文选择了已经广泛使用的深度卷积神经网络架构ResNet50 作为基础[4]，并在TensorFlow 框架下搭建了一个定制的模型。通过对自制数据集的预处理和增强，本文致力于提高模型对水下目标的识别能力。本文将详细介绍数据集的准备、模型的构建和训练过程，并展示实验设置和结果，分析模型的性能，并讨论其在实际应用中的潜力。

本文的结构如下：首先， 本研究将回顾水下目标检测的相关工作， 特别是深度学习在此领域的应用。

其次，将详细介绍本研究的方法论，包括数据集的准备、模型的构建和训练过程。再次，展示本文的实验设置和结果，分析模型的性能，并讨论其在实际应用中的潜力。最后，总结本研究的主要发现，并提出未来研究的方向。

2. 相关工作 水下目标检测技术的发展历程反映了从传统方法到现代深度学习方法的转变，本节将回顾水下目标检测的传统方法、深度学习方法在图像识别和目标检测中的应用，以及ResNet50 架构在此领域的相关研究。

2.1. 水下目标检测的传统方法 传统的水下目标检测技术主要依赖于声纳系统和光学成像[5]。声纳系统通过发射声波并分析其反射信号来检测和定位水下目标，但这种方法在分辨率和距离感知方面存在局限性。光学成像可以提供更高