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基于FasterYOLOv9-Slim的轻量级工厂化养殖鱼群识别
1
作者
张鑫
于红
+4 位作者
吴子健
程志澳
高陈成
杨宗轶
王悦
《渔业现代化》
北大核心
2025年第1期99-109,共11页
针对计算资源有限的工厂化养殖对鱼群识别精度和速度之间的平衡要求,提出一种基于YOLOv9和FasterNet改进的轻量级养殖鱼群识别模型FasterYOLOv9-Slim。首先在YOLOv9中引入轻量级骨干网络FasterNet以减少模型参数和计算量;其次利用高维...
针对计算资源有限的工厂化养殖对鱼群识别精度和速度之间的平衡要求,提出一种基于YOLOv9和FasterNet改进的轻量级养殖鱼群识别模型FasterYOLOv9-Slim。首先在YOLOv9中引入轻量级骨干网络FasterNet以减少模型参数和计算量;其次利用高维检测头剪枝(HDPrune)降低网络深度以减少干扰信息积累;最后结合改进的特征融合模块FasterRepNCSPELAN4和下采样模块ADown、DownSimper,构建高效的颈部网络(DFA-Neck),增强特征表达同时降低计算需求。为验证所提出算法的有效性,设计了消融试验和对比试验,消融试验结果表明,FasterNet和HDPrune分别在降低参数和减弱干扰信息方面起到有效作用,DFA-Neck在整体网络中有效地协调了两者;对比试验结果显示,FasterYOLOv9-Slim在工厂化养殖红鳍东方鲀数据集上的表现超越了YOLOv7、YOLOv8和YOLOv10系列模型中同等规模的先进识别模型,保证高精度的同时,参数值分别降低了34.14%、64.02%和22.22%。在与ShuffleNet、MobileNet和RepViT等先进轻量级网络的对比中展现出较好的综合性能。研究表明:该方法能够有效平衡模型在计算资源有限的工厂化养殖条件下鱼群识别的精度和速度。
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关键词
养殖鱼群
YOLOv9
目标识别
模型剪枝
轻量化
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题名
基于FasterYOLOv9-Slim的轻量级工厂化养殖鱼群识别
1
作者
张鑫
于红
吴子健
程志澳
高陈成
杨宗轶
王悦
机构
大连海洋大学信息工程学院
出处
《渔业现代化》
北大核心
2025年第1期99-109,共11页
基金
辽宁省重点科技项目(2023JH26/10200015)
国家自然科学基金(62406052)
+2 种基金
辽宁省自然科学基金计划博士科研启动项目(2024-BS-214)
辽宁省教育厅基本科研项目(LJ212410158022)
辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金资助(2024JBQNZ011)。
文摘
针对计算资源有限的工厂化养殖对鱼群识别精度和速度之间的平衡要求,提出一种基于YOLOv9和FasterNet改进的轻量级养殖鱼群识别模型FasterYOLOv9-Slim。首先在YOLOv9中引入轻量级骨干网络FasterNet以减少模型参数和计算量;其次利用高维检测头剪枝(HDPrune)降低网络深度以减少干扰信息积累;最后结合改进的特征融合模块FasterRepNCSPELAN4和下采样模块ADown、DownSimper,构建高效的颈部网络(DFA-Neck),增强特征表达同时降低计算需求。为验证所提出算法的有效性,设计了消融试验和对比试验,消融试验结果表明,FasterNet和HDPrune分别在降低参数和减弱干扰信息方面起到有效作用,DFA-Neck在整体网络中有效地协调了两者;对比试验结果显示,FasterYOLOv9-Slim在工厂化养殖红鳍东方鲀数据集上的表现超越了YOLOv7、YOLOv8和YOLOv10系列模型中同等规模的先进识别模型,保证高精度的同时,参数值分别降低了34.14%、64.02%和22.22%。在与ShuffleNet、MobileNet和RepViT等先进轻量级网络的对比中展现出较好的综合性能。研究表明:该方法能够有效平衡模型在计算资源有限的工厂化养殖条件下鱼群识别的精度和速度。
关键词
养殖鱼群
YOLOv9
目标识别
模型剪枝
轻量化
Keywords
fish farming
YOLOv9
object recognition
model pruning
lightweighting
分类号
S932.2 [农业科学—渔业资源]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FasterYOLOv9-Slim的轻量级工厂化养殖鱼群识别
张鑫
于红
吴子健
程志澳
高陈成
杨宗轶
王悦
《渔业现代化》
北大核心
2025
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