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基于非对称双分支交互神经网络的水下生物识别
被引量：
3
1
作者
赵力
宋威
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第4期1240-1244,1255,共6页
针对水底环境存在着可见度低、光照条件差、物种间特征差异不明显等问题,基于卷积神经网络,提出了一种新的非对称双分支水下生物分类模型。模型中交互分支利用不同的卷积神经网络中间层提取局部特征并通过交互模块对局部特征进行交互,...
针对水底环境存在着可见度低、光照条件差、物种间特征差异不明显等问题,基于卷积神经网络,提出了一种新的非对称双分支水下生物分类模型。模型中交互分支利用不同的卷积神经网络中间层提取局部特征并通过交互模块对局部特征进行交互,增强分类模型的局部特征学习能力;卷积神经网络分支可以有效地学习到目标的全局特征,弥补交互分支中忽略的全局信息。在Fish4-Knowledge(F4K)、Eilat、RAMAS三个数据集上取得了98.9%、98.3%、97.9%的准确率,较前人方法有显著提高;视觉解释也验证了该模型可以有效地捕捉到局部特征并消除背景影响。最终显示,该模型在水下环境具有良好的分类性能。
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关键词
水下生物分类
非对称双分支
交互
分支
交互模块
局部特征
卷积神经网络
分支
全局特征
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职称材料
题名
基于非对称双分支交互神经网络的水下生物识别
被引量：
3
1
作者
赵力
宋威
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第4期1240-1244,1255,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61673193)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51635B)
+1 种基金
中国博士后科学基金资助项目(2017M621625)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20181341)。
文摘
针对水底环境存在着可见度低、光照条件差、物种间特征差异不明显等问题,基于卷积神经网络,提出了一种新的非对称双分支水下生物分类模型。模型中交互分支利用不同的卷积神经网络中间层提取局部特征并通过交互模块对局部特征进行交互,增强分类模型的局部特征学习能力;卷积神经网络分支可以有效地学习到目标的全局特征,弥补交互分支中忽略的全局信息。在Fish4-Knowledge(F4K)、Eilat、RAMAS三个数据集上取得了98.9%、98.3%、97.9%的准确率,较前人方法有显著提高;视觉解释也验证了该模型可以有效地捕捉到局部特征并消除背景影响。最终显示,该模型在水下环境具有良好的分类性能。
关键词
水下生物分类
非对称双分支
交互
分支
交互模块
局部特征
卷积神经网络
分支
全局特征
Keywords
subaqueous classification
asymmetric branch
interactive branch
interactive module
local feature
convolutional neural network branch
global feature
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非对称双分支交互神经网络的水下生物识别
赵力
宋威
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
3
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参考文献
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