基于局部和全局感知的改进YOLO11n水下目标识别检测方法

本发明涉及基于局部和全局感知的改进YOLO11n水下目标识别检测方法，属于水下智能识别领域；本发明通过构建局部瓶颈模块提取局部细粒度特征，引入多尺度大卷积核模块扩展感受野，并结合多分支通道注意力、空间与通道组合分组注意力及跨维度特征融合模块，自适应增强有效特征并抑制环境噪声干扰。进一步构建局部‑全局瓶颈模块，通过级联结构实现局部细节与全局语义协同建模。将原YOLO11n的Bottleneck模块替换为该模块，形成改进模型。经训练后，在DUO、RUOD等水下数据集上具有更高的检测精度和鲁棒性，适用于复杂水下环境下的实时目标识别任务。本发明解决了水下图像存在的色彩失真、对比度低、细节模糊和多尺度目标特征提取困难的问题，实现高精度与实时性平衡检测。