基于改进YOLO和迁移学习的水下鱼类目标实时检测

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 27次 | 上传用户：wyattwong

【摘要】

：

为了实现非限制环境中水下机器人基于视频图像的水下鱼类目标快速检测,提出基于改进YOLO和迁移学习的水下鱼类目标实时检测算法.针对YOLO网络的不足,设计适合水下机器人嵌入式系统计算能力的精简YOLO网络(Underwater-YOLO).利用迁移学习方法训练Underwater-YOLO网络,克服海底鱼类已知样本集有限的限制.利用基于限制对比度自适应直方图均衡化的水下图像增强预处理算法,克服水下图

【作者】

：

李庆忠李宜兵牛炯

【机构】

：

中国海洋大学工程学院

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2019年03期

【关键词】

：

卷积神经网络深度学习鱼类目标检测单级式目标检测算法(YOLO) 迁移学习 Convolutional Neural NetworkDeep Learnin

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(No. 2017YFC1405202),国家自然科学基金项目(No. 61132005),海洋公益性行业科研专项(No.201605002).

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