El alcance del proyecto descrito en este documento es el desarrollo de una solución generalizada de detección de objetos submarinos basada en los principios de Aprendizaje Automático Automatizado (AutoML). Múltiples escalas, prioridades duales, velocidad, datos limitados y desequilibrio de clases hacen que la detección de objetos sea una tarea muy desafiante. En la detección de objetos submarinos, surgen complicaciones adicionales debido a problemas de imagen acústica como la resolución no homogénea, la intensidad no uniforme, el ruido de moteado, el sombreado acústico, la reverberación acústica y problemas de trayectoria múltiple. Por lo tanto, nos enfocamos en encontrar soluciones a los problemas a lo largo de la tubería de detección de objetos submarinos. Se describirá una tubería para realizar un detector de objetos genérico robusto y se demostrará en un estudio de caso de la detección de una estación de acoplamiento submarina en imágenes de sonar. El sistema muestra un rendimiento de detección y clasificación en general, con una puntuación de precisión promedio (AP) de 0,98392 para un conjunto de prueba de 5000 fotogramas de sonar submarino.