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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
被引量：
4
1
作者
冯裕清
杨信廷
+3 位作者
徐大明
罗娜
陈枫
孙传恒
《渔业现代化》
CSCD
2022年第1期52-60,71,共10页
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...
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。
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关键词
河蟹追溯
图像识别
金字塔卷积
深度学习
迁移学习
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职称材料
题名
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
被引量：
4
1
作者
冯裕清
杨信廷
徐大明
罗娜
陈枫
孙传恒
机构
上海海洋大学信息学院
国家农业信息化工程技术研究中心
农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室
出处
《渔业现代化》
CSCD
2022年第1期52-60,71,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(31871525)
国家重点研发计划项目“设施水产养殖智能化精细生产技术集成与应用示范”(2017YFD0701705)。
文摘
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。
关键词
河蟹追溯
图像识别
金字塔卷积
深度学习
迁移学习
Keywords
river crab tracing
image recognition
pyramid convolution
deep learning
transfer learning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
冯裕清
杨信廷
徐大明
罗娜
陈枫
孙传恒
《渔业现代化》
CSCD
2022
4
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