La red neuronal YOLOv4 se emplea para el reconocimiento de objetivos submarinos. Para mejorar la precisión y velocidad de reconocimiento, la estructura de YOLOv4 se modifica reemplazando el módulo de upsampling con un módulo de deconvolución e incorporando convolución separable en profundidad en la red. Además, el conjunto de entrenamiento utilizado en la red YOLO se preprocesa utilizando una mejora de mosaico modificada, en la cual se utiliza el algoritmo de mundo gris para derivar dos imágenes al realizar la mejora de mosaico. Los resultados de reconocimiento y la comparación con otros detectores de objetivos demuestran la efectividad de la estructura propuesta de YOLOv4 y el método de preprocesamiento de datos. Según la evaluación tanto subjetiva como objetiva, la estrategia propuesta de reconocimiento de objetivos puede mejorar efectivamente la precisión y velocidad del reconocimiento de objetivos submarinos y reducir la necesidad de rendimiento de hardware también.