基于迁移学习和金字塔卷积网络的河蟹个体图像识别方法研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 冯裕清

作者： 冯裕清;杨信廷;徐大明;罗娜;陈枫;孙传恒

作者机构：

关键词： 河蟹追溯;图像识别;金字塔卷积;深度学习;迁移学习

期刊名称： 渔业现代化

ISSN： 1007-9580

年卷期： 2022 年 001 期

页码： 52-60,71

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对目前河蟹追溯成本高、消费者无法细粒度地追溯单体河蟹信息等问题，提出一种基于迁移学习和金字塔卷积的河蟹背甲图像个体识别算法。该算法使用金字塔卷积层替换普通残差卷积块构建网络模型，可以从蟹背图像中提取多尺度、深层次的特征信息。结果显示：采用金字塔卷积结构的Resnet34和Resnet50的准确率分别为98.38%、98.51%,与使用普通卷积层的模型相比，准确率提升5.49%、1.3%,而当模型深度达到101层时，模型性能不再明显提升。与使用金字塔卷积结构的全新学习模型相比，迁移学习方法的训练收敛迭代轮次从20轮降低至5轮，此时模型准确率为98.88%,较全新学习的准确率提升0.37%,同时弥补了样本量较少的问题。该研究为河蟹个体识别追溯提供了理论依据和技术支持。

分类号： S966.16%TP391.41

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