【摘 要】
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针对大多数应用场景中,大多数鱼类呈不规则条状,鱼类目标小,受他物遮挡和光线干扰,且一些基于颜色、形状、纹理特征的传统鱼类识别方法在提取图像特征方面存在计算复杂、特征
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,农业农村部信息获取技术重点实验室,北京农业物联网工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFE0122100);北京市科技计划项目(Z171100001517016)
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针对大多数应用场景中,大多数鱼类呈不规则条状,鱼类目标小,受他物遮挡和光线干扰,且一些基于颜色、形状、纹理特征的传统鱼类识别方法在提取图像特征方面存在计算复杂、特征提取具有盲目和不确定性,最终导致识别准确率低、分类效果差等问题,本文在分析已有的VGG16卷积神经网络良好的图像特征提取器的基础上,使用ImageNet大规模数据集上预训练的VGG16权重作为新模型的初始化权重,通过增加批规范层(Batch normalization, BN)、池化层、Dropout层、全连接层(Fully connected
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