Key points are not available for this paper at this time.
تلعب خوارزميات كشف الأجسام دورًا مهمًا في مهام البحث والإنقاذ البحرية، حيث تم تصميمها لاكتشاف الأشخاص والقوارب والأجسام الأخرى في المياه المفتوحة. ومع ذلك، فإن مجموعة بيانات SeaDronesee تتميز بالأهداف الصغيرة والتداخل الكبير مع سطح البحر، مما يشكل تحديات كبيرة لكاشفات الأجسام العامة. لمعالجة هذه القضايا، نقترح كاشفًا محسّنًا تحت اسم YOLOv7-sea. استنادًا إلى YOLOv72، نضيف رأس تنبؤ لاكتشاف الأشخاص أو الأجسام صغيرة الحجم. بالإضافة إلى ذلك، ندمج وحدة الانتباه البسيطة والخالية من المعلمات (SimAM) للعثور على مناطق الانتباه في المشهد. لتحقيق مزيد من التحسينات على YOLOv7-sea المقترح، نقدم بعض الاستراتيجيات المفيدة مثل زيادة البيانات، وزيادة وقت الاختبار (TTA)، ودمج صندوق الحزم (WBF). على مجموعة بيانات تحدي ODv2، كانت نتيجة AP لـ YOLOv7-sea هي 59.00%، وهو ما يزيد بنحو 7% عن نموذج الأساس (YOLOv7).
درس Zhao وآخرون (Sun) هذا السؤال.