标题：基于YOLOv5的水下生物检测算法研究
作者：赵学军 曹天宇 李琳
作者单位：中国矿业大学（北京）人工智能学院，北京 100083
关键字：目标检测；BiFormer；注意力机制；损失函数；YOLOv5
摘要：针对水下生物目标检测的挑战，提出了一种基于YOLOv5改进的高效模型。通过引入BiFormer注意力机制、创新性的Focal-ShapeIoU损失函数，模型在水下生物特征提取、类别不平衡处理、细节恢复和计算效率方面均得到显著提升。实验结果显示，相较于原始YOLOv5，改进后的YOLOv5在水下生物目标检测任务上的准确率提高了4.1%，验证了改进策略的有效性。