海洋捕捞鱼类BigH神经网络分类模型设计与实现

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘洋

作者： 刘洋;张胜茂;王斐;邹国华

作者机构：

关键词： 深度学习;鱼类分类;卷积神经网络;自动调参

期刊名称： 工业控制计算机

ISSN： 1001-182X

年卷期： 2021 年 006 期

页码： 18-20

摘要： 设计速度快、精度高的轻量化神经网络模型,实现海洋捕捞鱼类的自动分类,是深度学习技术在渔业领域的应用研究方向之一。通过对比研究迁移学习和人工神经网络,在海鲜市场拍摄的1284张包含13个种类的鱼类图像上,使用枚举法的思想设计自动训练算法,来训练迁移学习和人工设计的卷积神经网络。结果显示在VGG16、ResNet、InceptionV3网络上迁移学习,实现鱼类分类精度分别为88.6%、96.3%、94.5%,其权重分别为11000M、192M、206M;在基于人工设计的模型上分类精度为92.29%,权重仅为5.21M。可证明人工设计的网络在保留精度的同时,也做到了模型更小,更加适用于小数据的场景,同时也证明迁移学习在小数据集上,存在参数臃肿的问题。另外对卷积可视化和搭建神经网络Web程序的方法也进行了阐述。

分类号： TP183%TP391.41%S951.2

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