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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

作者： 刘洋 1 ; 张胜茂 1 ; 王斐 1 ; 邹国华 2 ;

作者机构： 1.中国水产科学研究院东海水产研究所农业农村部东海渔业资源开发利用重点实验室

2.上海峻鼎渔业科技有限公司

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。

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