【摘 要】
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传统的图像分类方法在面对庞大的图像数据时,往往变得束手无策,更难以满足人们对分类速度和分类精度的需求.卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的出现,让图像分类冲破了瓶颈,成为目前图像分类研究的主流.文章基于CNN和迁移学习的方法,将ResNet50、VGG16和NASNet三种网络模型应用到鱼类图像分类研究中,经过实验验证表明ResNet50具有更高的分类识别效果,识别准确率为97.6％.为了进一步提高鱼类分类识别准确率,采用图像预处理、设计替换全连接层、调整训练
【机 构】
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南京晓庄学院信息工程学院,江苏南京211171
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传统的图像分类方法在面对庞大的图像数据时,往往变得束手无策,更难以满足人们对分类速度和分类精度的需求.卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的出现,让图像分类冲破了瓶颈,成为目前图像分类研究的主流.文章基于CNN和迁移学习的方法,将ResNet50、VGG16和NASNet三种网络模型应用到鱼类图像分类研究中,经过实验验证表明ResNet50具有更高的分类识别效果,识别准确率为97.6％.为了进一步提高鱼类分类识别准确率,采用图像预处理、设计替换全连接层、调整训练参数等方法,鱼类图像识别准确率提高到99.66％,很好的验证了基于ResNet50网络模型,经过优化后可以得到较好的鱼类识别效果.
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