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基于GMC增强的奇偶双关注水下目标检测算法研究
一、引言
随着水下探测技术的不断进步，水下目标检测成为了一个重要的研究方向。然而，由于水下环境的复杂性和多变性，传统的目标检测算法在水下应用中往往面临诸多挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于GMC（Gradient-basedMomentumCompensation，基于梯度的动量补偿）增强的奇偶双关注水下目标检测算法。该算法通过对水下图像进行预处理和特征提取，有效提高了目标检测的准确性和鲁棒性。
二、水下目标检测的挑战
在水下环境中，由于光线折射、散射、吸收以及水下生物和沉积物的影响，图像质量往往较差，导致目标检测的难度增加。此外，水
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