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摘要
水下目标自动检测方法对海洋智能捕捞工作发挥着重要作用，能够安全高效的获得
水下资源。随着卷积神经网络发展迅速，基于深度学习的目标检测实现了更高的检测精
度和速度，逐渐成为研究重点，在多个应用领域都取得了突出进展。
水体对光线的散射和折射会引起水下图像的退化问题，降低图像质量，为此本文提
出了一种用于水下图像预处理的SRFUGAN增强算法，提高了图像的对比度和清晰度，
为后续研究提供了高质量数据集。水下的复杂环境降低了目标检测精度，为进一步提高
图像检测效果，本文提出了一种基于GA-R
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