摘要： 水下生物目標檢測是實現(xiàn)水下機器人自動化捕撈的關(guān)鍵性技術(shù)。針對水下生物目標檢測任務(wù)中存在的目標重疊、遮擋以及目標尺度小而導致的誤檢、漏檢等問題,提出了一種基于改進YOLO v8n的水下生物目標檢測算法FDC-YOLO v8。首先,在主干網(wǎng)絡(luò)中使用融合可變形卷積網(wǎng)絡(luò)的FDC模塊,以增強模型特征提取能力,提升其提取特征的豐富度。其次,引入融合分數(shù)階傅里葉變換和空間注意力機制的FrSA... （共7頁）