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基于注意力机制的水下光流估算新算法研究

目录

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4技术路线与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

二、相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1光流估算原理概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2注意力机制核心概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3水下光学成像特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.4传统光流算法局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

三、水下光流估算模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.1模型整体架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2改进型注意力模块构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.3水下环境适应性优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.4多尺度特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

四、算法实现与细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.1网络结构具体实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.2损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.3训练策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.4推理流程简化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

五、实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

5.1实验数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

5.2评估指标选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

5.3对比实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

5.4消融实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

六、结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

6.1定量性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

6.2定性可视化分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

6.3水下场景适应性测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

6.4算法效率评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

7.2实际应用潜力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

7.3存在问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

7.4未来研究展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

一、内容简述

本研究旨在通过引入先进的注意力机制，对现有水下光流估算算法进行革新与优化。在传统光流计算方法中，由于水体特性的影响，其结果往往存在较大的误差和不稳定性。而本文提出的新算法，利用注意力机制有效地