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项目简要备注：2025国自然青基

说明：水下目标分割技术对于海洋装备环境感知与监测具有重要意义。受到数据规模和成像质量的约束，在复杂多变的水下环境中实现精准预测面临严峻挑战。本项目研究基于通用模型迁移与域知识嵌入的水下目标分割算法，结合通用模型表征能力和任务数据分布特性改善水下场景预测性能。针对数据量受限条件下的水下多类别目标预测，提出跨域、跨任务模态同步适应的模型迁移学习方法，将大数据预训练的通用模型表征能力迁移至水下目标分割任务；针对多样化水质条件下的复杂场景成像过程，提出嵌入水下成像先验知识的网络架构设计方法，改善模型对于不同成像环境和数

项目批准号：62501156

资助额度(万元)：30.0