摘要：水下光学图像存在色偏、低对比度、目标模糊的现象,导致水下目标检测时存在漏检、误检等问题。针对上述问题,提出了一种基于通道注意力与特征融合的水下目标检测算法。基于通道注意力设计了激励残差模块,将前向传播的特征信息进行自适应分配权重,以突出不同通道特征图的显著性,提高了网络对水下图像高频信息的提取能力;设计了多尺度特征融合模块,增加了大尺度特征图用于目标检测,利用其对应的小尺度感受野提高了网络对小尺寸目标的检测性能,进一步提高了网络对水下不同尺寸目标的检测精度;为提高网络对水下环境的泛化性能,设计了基于拼接和融合的数据增强方法,模拟水下目标的重叠、遮挡和模糊情况,增强了网络对水下环境的适应性。通过在公共数据集URPC上的实验,与YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5相比,所提算法的平均精度均值分别提升5.42%,3.20%和0.9%,有效改善了水下复杂环境中不同尺寸目标漏检、误检的问题。